基于ESCA系统的层次化显式访存机制研究

针对高性能混合计算系统中的存储墙问题,在分析其计算模式特点及传统访存机制局限性的基础上,提出适用于混合计算系统的层次化显式存储访问机制,并基于ESCA多核处理器系统进行实现和评测。实验结果显示,针对核心应用程序DGEMM,延迟隐藏能够占据整体运行时间的56%,并获得1.5倍的加速比,能弥补计算与存储访问间的速度差异,提高系统计算效率。     

高性能子字并行运算单元的设计与实现

通过硬件共享的方式实现一套高性能子字并行运算单元,运算单元采用流水线设计,可以一个周期进行1个64-bit、2个32-bit、4个16-bit或8个8-bit定点运算,1个双精度或2个单精度浮点运算。运算单元采用Verilog HDL设计,在0.18 μm 标准CMOS工艺库下实现,并针对实际多媒体应用程序基于ESCA系统进行性能评测。实验结果表明,该运算单元可以在硬件开销和性能上获得较好的平衡。     

分子动力学和人工神经网络的算法耦合研究

对比了分子动力学和人工神经网络两种不同模拟算法的主要特点,提出了将这两种算法相互耦合,即将分子动力学的模拟结果作为人工神经网络的训练样本,训练后的人工神经网络用来预测.利用分子动力学建立了金刚石表面化学气相沉淀的模型,运用两种算法的耦合计算了碳原子在金刚石表面吸收概率,解吸收概率和散射概率.计算表明,这两种算法的耦合可节省计算资源,同时保证了一定的精确度.