摘要：将镜头分割引入压缩编码,针对分割镜头特性确定适当的编码器及参数,能够提高视频压缩编码的效率·为此,提出了一种基于对分查找的镜头分割算法(VSSB)以及关键帧频率计算公式·其算法的核心是通过对分查找形成二叉树,同时通过广度优先搜索寻找分割点,具有O(logn)的时间复杂性·针对实时应用,采用了双阈值比较的镜头分割算法,能够较好地实现镜头切变和渐变的检测·基于镜头分割算法,建立并实现了并行方式的编解码系统模型·实验证明,基于镜头分割的编码方法能够提高压缩比,缩短压缩编码时间,有利于改善重建图像质量·

摘要：任务并行程序设计模型已成为并行程序设计的主流,其通过发掘任务并行性来提高并行计算机的系统性能.提出一种支持容错的任务并行程序设计模型,将容错技术融入到任务并行程序设计模型中,在保证性能的同时提高系统可靠性.该模型以任务为调度、执行、错误检测与恢复的基本单位,在应用级实现容错支持.采用一种BufferCommit计算模型支持瞬时错误的检测与恢复;采用应用级无盘检查点实现节点故障类型永久错误的恢复;采用一种支持容错的工作窃取任务调度策略获得动态负载均衡.实验结果表明,该模型以较低的性能开销提供了对硬件错误的容错支持.

摘要：为了更好地运用空域精细可扩展编码算法,提出了一种编码预处理器的设计方案。该方案占用较少的外部存储空间缓存帧数据,充分利用数据操作之间的并行性和流水性,生成视频数据的多描述码流。仿真结果表明,该方案能满足空域精细可扩展编码算法的功能和实时性要求。

摘要：应用映射是MPSo C设计中的关键问题,针对多应用负载的MPSo C,提出一种访存与用户行为敏感的动态映射策略,该策略根据应用的数据访问特征区分热点与非热点应用,并对用户行为进行建模,根据用户行为模型,进一步在运行时区分关键与非关键应用.对每个进入系统的应用,按照应用的热点及关键性分类动态选择在线映射算法,让热点应用围绕存储器布局,非热点应用尽量避免占用存储器附近的资源;对关键应用,最小化应用内通信开销和链路竞争,对非关键应用,最小化应用间通信开销和链路竞争.实验表明,与单纯考虑访存或用户行为的映射策略相比,本文策略能够降低系统整体的通信能耗.

摘要：现代晶体管技术在单芯片上集成多个处理器已经成为现实.近年来,随着多核处理器集成核数的不断增加,高速缓存的一致性问题凸显出来,已成为多核处理器的性能瓶颈之一,亟待解决.介绍了片上多核处理器一致性问题的由来.总结了多核时代高速缓存一致性协议设计的关键问题,综述了近年来学术界对一致性的研究.从程序访存行为模式、目录组织结构、一致性粒度、一致性协议流量、目录协议的可扩展性等方面,阐述了近年来缓存一致性协议性能优化的方向.对目前片上多核处理器缓存一致性协议设计中存在的问题进行了讨论,并指出了未来进一步研究的方向.

摘要：现代多处理器片上系统(multiprocessor system-on-chip,MPSoC)通常采用片上网络(networkon-chip,NoC)作为其基本互连结构,应用映射是基于片上网络互连的MPSoC设计中的关键问题,应用映射决定应用划分成的各个任务到片上网络节点的分配.许多基于片上网络互连的MPSoC系统将共享存储作为网络中的独立节点,针对这类MPSoC系统,提出一种访存敏感的增量式动态映射策略.该策略离线分析获取应用的访存特征,运行中当应用到达系统时,根据其访存特征选择不同的映射算法,将热点应用围绕共享存储器布局,非热点应用远离共享存储器布局,并最小化应用间以及应用所含任务间的通信链路竞争.模拟实验表明:与贪恋区域选择加随机节点映射的策略相比较,提出的策略对系统整体通信功耗平均节约34.6%,性能提升可达36.3%,并能适应不同片上网络规模.

摘要：使用Java语言设计了一个简便的实现药物化学实验虚拟化的虚拟实验设备装配引擎——VAEPCE。主要介绍了VAEPCE中药物化学类虚拟实验装置和器件的内部数据表示、虚拟装配过程关键技术和连接正确性检查的实现原理。使用VAEPCE可以方便地设计虚拟装置、定制虚拟器件、实现虚拟装配和标准装配流程展示等功能。

摘要：片上网络中路由算法的设计对芯片的性能有直接的影响.本文针对TriBA-Net网络提出一种新颖的最短路径.路由算法.首先,基于TriBA-Net网络设计了一种编码方法,该编码方法中所用到的文字1,3,2的集合与群论中的三文字集S_3群具有相同的含义.其次,设计了一种相隔节点间的通信模型,根据通信路径端点的可能状态,将通信划分为6种宏观数据流动模式.最后,利用S_3群的循环置换特性对通信模型进行简化,在XC6VLX550TL芯片上完成了SPR4T路由器的设计实现.实验结果表明,在27个节点的TriBA-Net网络性能测试中,在均衡负载模式下,与SPORT路由算法相比,SPR4T路由算法的饱和注入率提升7.5%,吞吐率提升7.7%,而且有效降低了硬件以及功耗的开销.

摘要：随着人工智能时代的到来,异构计算在深度学习、科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。目前异构计算系统在应用上的瓶颈之一在于缺少高效的软件开发框架,已有的OpenCL、CUDA等支持GPU、DSP及FPGA的编程框架基于C/C++语言和传统的并行编程方法,导致软件开发效率较低,软件推理和调试困难,难以灵活处理计算设备之间的协作和调度。提出一种面向异构计算平台的基于脚本语言的结构化并行编程框架,提供结构化的并行编程接口,支持计算任务到异构计算设备的映射,便于并行程序的推理和验证。设计并实现了基于遗传算法的结构化调度算法,充分利用异构计算系统的计算能力,提高了异构计算系统的软件开发效率。实验结果表明,提出的编程框架在CPU+GPU平台上实现了相对于单处理器1.5到2.5倍的加速比。