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面向机器学习的高性能SIMT处理器cache的设计与实现
被引量：
3
1
作者
许晓燕
李涛
+1 位作者
孙哲
邢立冬
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期282-286,333,共6页
为了满足机器学习中大数据、并行计算及降低处理器与主存之间的差距等要求,设计基于自主研发的SIMT处理器的流水线cache结构。依据局部性原理与LRU替换算法相结合设计专用的伪LRU替换算法,与通用的轮询、LFU、LRU替换算法共同完成cache...
为了满足机器学习中大数据、并行计算及降低处理器与主存之间的差距等要求,设计基于自主研发的SIMT处理器的流水线cache结构。依据局部性原理与LRU替换算法相结合设计专用的伪LRU替换算法,与通用的轮询、LFU、LRU替换算法共同完成cache替换算法的可配置要求,实现处理器与主存之间的快速交互。采用Xilinx公司virtex ultrascale系列的xcvu440-flga2892-2-e FPGA芯片对设计进行综合。结果表明该结构指令cache最大时延为2.923 ns,数据cache最大时延为3.258 ns,满足SIMT处理器性能要求。
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关键词
simt
处理器
流水线cache结构
替换算法
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职称材料
高性能机器学习SIMT处理器的调度机制设计与实现
被引量：
2
2
作者
贾蕊
李涛
+1 位作者
冯臻夫
张宏伟
《微电子学与计算机》
北大核心
2019年第9期67-72,共6页
针对面向机器学习的高性能单指令多线程(Single Instruction Multiple Threads,SIMT)处理器提出了结构简单且高效的调度机制,支持4个区块、8个warp、64个线程的并行运算,并采用两种可配置调度模式相结合的动态调度方式.该设计使用可综合...
针对面向机器学习的高性能单指令多线程(Single Instruction Multiple Threads,SIMT)处理器提出了结构简单且高效的调度机制,支持4个区块、8个warp、64个线程的并行运算,并采用两种可配置调度模式相结合的动态调度方式.该设计使用可综合的Verilog HDL语言实现其硬件电路,并搭建基于FPGA的验证平台对整体电路进行功能验证,结果表明,本文设计的调度机制满足SIMT处理器需求,且该调度机制使得处理器整体性能提升了82.17%.在Xilinx公司的FPGA芯片xcvu440-flga-2892-2-e上综合最大时钟频率可达到181 MHz.
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关键词
机器学习
simt
处理器
simt
调度机制
多线程并行处理
动态调度
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职称材料
基于并行SIMT平台的电网系统造价数据分析研究
3
作者
郭嘉成
宋妙环
王炳文
《电子设计工程》
2021年第20期129-133,共5页
电网工程造价数据庞杂、分析难度高,而传统基于CPU的数据分析方法效率与精度均较低。针对此问题,文中使用SIMT CPU平台设计了一款高效、迅速的电网工程造价数据分析系统。针对电网数据的特点,分别设计了GPU加速混合多网格算法、GPU HMD...
电网工程造价数据庞杂、分析难度高,而传统基于CPU的数据分析方法效率与精度均较低。针对此问题,文中使用SIMT CPU平台设计了一款高效、迅速的电网工程造价数据分析系统。针对电网数据的特点,分别设计了GPU加速混合多网格算法、GPU HMD算法及工作负载分区策略。为解决运算速度与内存访问之间的平衡问题,文中通过减少随机内存访问模式简化了控制,有效提高了计算效率。实验结果表明,文中所提数据分析系统可以在直接求解器上实现100倍的运行时加速,且较基于CPU的多网格分析方案速度提高了15倍以上。
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关键词
图形处理器
simt
电网工程
数据分析
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职称材料
基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法
被引量：
9
4
作者
张佳康
陈庆奎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第15期179-181,共3页
针对具有高浮点运算能力的流处理器设备GPU对神经网络的适用性问题,提出卷积神经网络的并行化识别算法,采用计算统一设备架构(CUDA)技术,并定义其上的并行化数据结构,描述计算任务到CUDA的映射机制。实验结果证明,在GTX200硬件架构的GP...
针对具有高浮点运算能力的流处理器设备GPU对神经网络的适用性问题,提出卷积神经网络的并行化识别算法,采用计算统一设备架构(CUDA)技术,并定义其上的并行化数据结构,描述计算任务到CUDA的映射机制。实验结果证明,在GTX200硬件架构的GPU上实现的并行识别算法的平均浮点运算能力峰值较CPU上串行算法提高了近60倍,更适用于神经网络的相关应用。
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关键词
流处理器
单指令多线程
GTX200硬件架构
CUDA技术
卷积神经网络
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职称材料
题名
面向机器学习的高性能SIMT处理器cache的设计与实现
被引量：
3
1
作者
许晓燕
李涛
孙哲
邢立冬
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期282-286,333,共6页
基金
陕西省重点研发计划项目(2017ZDXM-GY-005)
西安市科技局项目(201805040YD18CG24(5))
文摘
为了满足机器学习中大数据、并行计算及降低处理器与主存之间的差距等要求,设计基于自主研发的SIMT处理器的流水线cache结构。依据局部性原理与LRU替换算法相结合设计专用的伪LRU替换算法,与通用的轮询、LFU、LRU替换算法共同完成cache替换算法的可配置要求,实现处理器与主存之间的快速交互。采用Xilinx公司virtex ultrascale系列的xcvu440-flga2892-2-e FPGA芯片对设计进行综合。结果表明该结构指令cache最大时延为2.923 ns,数据cache最大时延为3.258 ns,满足SIMT处理器性能要求。
关键词
simt
处理器
流水线cache结构
替换算法
Keywords
simt processor
Pipelined cache structure
Replacement algorithm
分类号
TP333 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
高性能机器学习SIMT处理器的调度机制设计与实现
被引量：
2
2
作者
贾蕊
李涛
冯臻夫
张宏伟
机构
西安邮电大学电子工程学院
西安邮电大学计算机学院
出处
《微电子学与计算机》
北大核心
2019年第9期67-72,共6页
基金
陕西省重点研发计划(2017ZDXM-GY-005)
西安市科技局项目(201805040YD18CG24(5))
文摘
针对面向机器学习的高性能单指令多线程(Single Instruction Multiple Threads,SIMT)处理器提出了结构简单且高效的调度机制,支持4个区块、8个warp、64个线程的并行运算,并采用两种可配置调度模式相结合的动态调度方式.该设计使用可综合的Verilog HDL语言实现其硬件电路,并搭建基于FPGA的验证平台对整体电路进行功能验证,结果表明,本文设计的调度机制满足SIMT处理器需求,且该调度机制使得处理器整体性能提升了82.17%.在Xilinx公司的FPGA芯片xcvu440-flga-2892-2-e上综合最大时钟频率可达到181 MHz.
关键词
机器学习
simt
处理器
simt
调度机制
多线程并行处理
动态调度
Keywords
machine learning
simt processor
simt
scheduling mechanism
multi-thread parallel processing
dynamic scheduling
分类号
TN492 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
基于并行SIMT平台的电网系统造价数据分析研究
3
作者
郭嘉成
宋妙环
王炳文
机构
国网甘肃省电力公司经济技术研究院
出处
《电子设计工程》
2021年第20期129-133,共5页
基金
甘肃省电力公司电力经济技术研究院科技项目(5227-2817-000R)。
文摘
电网工程造价数据庞杂、分析难度高,而传统基于CPU的数据分析方法效率与精度均较低。针对此问题,文中使用SIMT CPU平台设计了一款高效、迅速的电网工程造价数据分析系统。针对电网数据的特点,分别设计了GPU加速混合多网格算法、GPU HMD算法及工作负载分区策略。为解决运算速度与内存访问之间的平衡问题,文中通过减少随机内存访问模式简化了控制,有效提高了计算效率。实验结果表明,文中所提数据分析系统可以在直接求解器上实现100倍的运行时加速,且较基于CPU的多网格分析方案速度提高了15倍以上。
关键词
图形处理器
simt
电网工程
数据分析
Keywords
graphics
processor
simt
power grid engineering
data analysis
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法
被引量：
9
4
作者
张佳康
陈庆奎
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第15期179-181,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573108)
上海教委发展基金资助项目(09YZ428)
+1 种基金
上海教委科研创新基金资助重点项目(08ZZ76)
上海市重点学科建设基金资助项目(S30501)
文摘
针对具有高浮点运算能力的流处理器设备GPU对神经网络的适用性问题,提出卷积神经网络的并行化识别算法,采用计算统一设备架构(CUDA)技术,并定义其上的并行化数据结构,描述计算任务到CUDA的映射机制。实验结果证明,在GTX200硬件架构的GPU上实现的并行识别算法的平均浮点运算能力峰值较CPU上串行算法提高了近60倍,更适用于神经网络的相关应用。
关键词
流处理器
单指令多线程
GTX200硬件架构
CUDA技术
卷积神经网络
Keywords
stream
processor
Single-Instruction Multiple-Thread（
simt
）
GTX200 hardware architecture
Compute Unified Device Architecture（CUDA） technology
Convolutional Neural Networks（CNNs）
分类号
TP193 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向机器学习的高性能SIMT处理器cache的设计与实现
许晓燕
李涛
孙哲
邢立冬
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高性能机器学习SIMT处理器的调度机制设计与实现
贾蕊
李涛
冯臻夫
张宏伟
《微电子学与计算机》
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于并行SIMT平台的电网系统造价数据分析研究
郭嘉成
宋妙环
王炳文
《电子设计工程》
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于CUDA技术的卷积神经网络识别算法
张佳康
陈庆奎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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