摘要：提出了一种新的面向科学计算的构件技术——基于模糊聚类分析的构件并行技术,旨在提高构件间的并行度和数据局部性,避免通信瓶颈.该技术分为两个阶段:域划分和子构件组合.其中域划分利用了编译时的数据依赖分析技术.然后考虑访问步长的影响,利用不定方程,提出了区间重叠度的概念.基于此利用所设计的基于区间重叠度的模糊聚类算法实现子构件分类组合,并给出了算法的形式化描述.实验结果表明,通过该算法的编译时优化,构件程序能够获得良好的数据局部性、适中的粒度以及高度的并行性,算法具有很好的可扩展性.

摘要：该文在ARMv8 64位多核处理器上基于OpenBLAS首次设计、实现并优化了四精度矩阵乘法(Quadruple precision General Matrix-Matrix Multiplication,QGEMM).由于浮点计算中不可避免地引入舍入误差,双精度矩阵乘法(DGEMM)在某些情况下不能给出令人满意的数值结果,因此需要高精度或多精度算法来实现更精确的计算.Double-double算术是一种较为有效和广泛使用的手段.文中采用double-double数据格式构建结构体存储四精度浮点数据;基于OpenBLAS中的稠密矩阵计算的分块算法,增加四精度数据格式的相关的头文件和源文件,并用汇编代码撰写文中所提出的QGEMM的核心内核;利用无误差变换技术,调整并优化内核中的算法流程,避免规格化操作步骤造成的数据强制依赖关系;通过分析算法的数据依赖关系,设计寄存器的分配和轮转策略,优化指令调度顺序,开发指令级并行性,提高QGEMM的实际性能.根据具体算法使用混合乘加指令(FMA)的程度不同,文中采用了算法理论峰值性能这一概念,其有别于机器理论峰值的概念,能更好地评估文中所提出的QGEMM的实际效率.数值实验表明:文中通过汇编代码实现并优化的QGEMM性能最高达到19.7Gflops,效率为在ARMv864位多核处理器平台上QGEMM算法理论峰值性能的82.1%,在满足数值结果精度要求的同时,其计算速度约是由C语言撰写的未优化的QGEMM和MBLAS中QGEMM的5.8倍,是编译器GCC实现的long double数据格式的QGEMM的24倍.同时数值实验还显示文中提出的QGEMM针对不同规模的矩阵具有较好的线程可扩展性.

摘要：目前大部分无线传输系统采用WEP机制解决无线局域网的安全问题 ,然而WEP在身份认证、加密算法、密钥管理、信息认证等方面存在严重缺陷 ,无法满足安全需求。针对无线局域网信息传输系统设计存在的安全问题 ,提出一个无线局域网信息传输系统的安全设计方案。

摘要：在Cell异构多核处理器上,并行程序对不规则共享数据的访问延迟较大,共享数据的一致性维护困难。为解决上述问题,提出一种基于扩充Location Consistency存储模型一致性协议的软件缓存。测试结果表明,该软件缓存能够缩短近40%的共享数据访问时间,有效提高并行程序的执行效率。

摘要：图形处理器凭借着比传统CPU更高的峰值性能和能效,以及日渐成熟的软件环境,逐渐成为构建异构并行系统的最流行的加速器之一。虽然GPU依靠轻量级线程的灵活切换来隐藏访存延迟,但其超高的并发度仍然给存储系统带来了很大压力,其性能的有效发挥受访存效率的强烈影响。因此GPU程序的访存行为分析及优化一直是GPU相关领域的研究热点,但很少有工作从体系结构的角度分析存储层次的设计对性能的影响。为了更好地指导GPU存储层次的设计和访存优化,从实验的角度详细地分析了GPU各存储层次对程序性能的影响,并总结出若干指导性的优化策略,为未来类似体系结构的存储层次设计和程序优化提供建议。

摘要：为了提高Cell处理器对共享数据访问的性能,本文设计并实现了一个能够支持释放一致性存储模型的软件Cache。实验结果表明,该软件Cache能够大大缩短SPE对系统主存中共享数据的访问时间开销,提高Cell处理器上OpenMP程序的并行性能。

摘要：硬件锁用简单的取数指令实现"取并加一"或"取并减一"的原子操作。首先介绍了通用多核多线程FT处理器实现的硬件锁机制,并和软件锁机制进行了比较,之后介绍了使用硬件锁机制实现多线程同步的方法,然后在GNU OpenMP运行库中设计并实现了利用硬件锁的多线程同步机制,最后采用典型OpenMP测试程序对使用硬件锁和使用软件锁的同步操作性能进行了评估和分析。

摘要：提出了一种新的面向科学计算的构件技术——编译指导的构件并行技术,旨在提高构件间的并行度和数据的局部性,避免通信瓶颈。该技术分为两个阶段:域划分和子构件组合。其中域划分利用了编译时的数据依赖分析技术,子构件组合利用了所设计的基于区间数据的模糊聚类算法。

摘要：许多程序设计语言，如：Ｐａｓｃａｌ、Ｍｏｄｕｌａ－２、Ｓｍｌｌｔａｌｋ－８０和Ａｄａ都允许定义嵌套函数，嵌套函数便于模块化程序设计［１］，它能保证只被某个函数使用的一些函数和变量局部于该函数。在标准Ｃ里，这种模块性只能出现在文件级：函数标识符的作用域通过加ｓｔａｔｉｃ说明来把它约束到文件级，由几个函数共享的变量标识符的作用域也必须包含在至少一个编译单元中，因为它必须声明为全局级变量。为了克服这个弱点，ＧＮＵＣ语言扩充了嵌套函数［２］，ＧＮＵＣ编译系统采用“ｔｒａｍｐｏｌｉｎｅｓ”的技术来实现嵌套函数、本文将介绍ＧＮＵＣ中嵌套函数的语法，结合ＭＩＳＰＳＲ３０００机器平台分析嵌套函数的编译实现技术，并从ＧＮＵＣ编译系统中把与处理嵌套函数相关的宏定义、源文件以及函数提取出来作简要分析。

摘要：SIMD(Single-Instruction-Multiple-Data)并行体系结构在现代处理器体系结构中扮演非常重要的角色。SIMD指令集已经成为处理器指令集中重要的子集。SIMD结构和指令集实现了短向量并行处理能力,SIMD指令集实现了对多种数据类型、多种操作模式的支持。采用形式化的方法,描述SIMD指令集的设计空间,从多个正交的维度刻画SIMD指令集的设计,基于此详细讨论了SIMD指令集的设计问题。该形式化方法有益于对SIMD指令集体系结构的分析和设计。