基于流体系结构的VLIW二维压缩及并行解压

VLIW（Very Long Instruction Word）指令因为含有较多的空操作导致严重的代码体积膨胀问题,代码压缩是解决这一问题的有效措施.VLIW代码压缩需要解决三个关键问题,一是提高压缩率;二是降低解压操作对性能的影响;三是分支目标重定位.针对流体系结构上的VLIW指令特点,提出了二维压缩,对VLIW进行垂直与水平两个方向上的压缩,且水平解压可以与代码执行并行,并通过设置堆栈寄存器缓存循环入口地址.实验结果表明二维压缩有效解决了VLIW代码体积膨胀问题,可以使指令存储器的面积减少36.48%,并使得整个CISP系统面积减少了7.85%.     

一种混合型值关联间接跳转预测机制

 准确的间接跳转预测对现代处理器的性能和能耗有效性都具有重要意义.本文提出了一种混合型值关联间接跳转预测机制,通过混合使用多种关联信息以降低间接跳转误预测率.该机制一方面依赖于编译器根据高层次数据流信息识别间接跳转指令所对应的初始关联数据值.另一方面,该机制针对间接跳转预测的不同场景分别设计了两类关联信息:单一数据值和值历史,并实现了一种低开销的硬件结构,该硬件结构在运行时刻根据不同应用场景动态选择最佳关联信息引导间接跳转预测.实验结果表明,相对于传统的BTB预测器和最新的VBBI预测器,本文机制能够有效降低误预测率,提高程序性能并降低系统能耗.     

动态分支预测技术分析与量化研究

随着现代微处理器的流水线变得越来越深,指令发射宽度越来越大,预测失败所带来的时间代价和空间(功能部件)有效利用率损失也越来越大,预测准确率对流水线的性能的影响也越来越重要。为了量化研究不同动态分支预测技术的准确率,采用计算机体系结构模拟软件Simple Scalar和SPEC 2000 Benchmark,对2bC,GAg,PAg,GAp,PAp,G-share六种动态预测技术的分支方向和分支地址预测准确率进行了性能模拟与测试,最后对模拟结果进行统计分析,得出预测准确率与硬件实现复杂度之间的量化关系,为设计出具有高准确率和低复杂度的动态分支预测器提供了参考。     

一种Dalvik虚拟机的自适应编译系统

在深入分析Dalvik虚拟机自适应编译系统的瓶颈之后,针对当阈值计数器自减到零时,系统初始化导致本地代码多次等待的情况,提出一种阈值重置策略;在热点代码密集的应用程序中,针对编译线程因积压大量等待处理任务而导致编译滞后情况,提出一种基于结果反馈的动态自适应阈值改进策略,结合阈值最优化理论,最大限度地挖掘动态编译的性能收益.实验结果显示,基于三星Galaxy S平台,经过阈值重置优化后,Dalvik虚拟机的循环执行效率平均提升7%,分支跳转、派发指令执行效率平均提升5%;采用动态自适应阈值优化后,分支跳转、派发指令执行效率平均提升8%.     

一种支持同时多线程的VLIW DSP架构

本文提出了一种支持同时多线程的动态分发超长指令字(VLIW)数字信号处理器(DSP)架构。该DSP架构上可以同时运行多个线程,功能单元可以执行来自多个线程的指令,有效地提高DSP的指令吞吐率。为了使多个线程的指令更有效地调度分发到功能单元,该DSP架构还支持指令动态分发,由硬件分发单元而不是编译器来完成多线程指令的动态分配。实验结果表明,相比于单线程而言,本文提出的VLIW DSP架构可以提高功能单元利用率,隐藏存储器访问时延,使处理器的指令吞吐率平均提高约26.89%。     

分支指令特性与分支预测器的性能研究

根据分支指令的特性,分析了分支行为与分支预测技术对单发射嵌入式处理器CPI栈(CPI stacks)组成的影响,并在RTL级设计了分支预测器的时序精确模型,通过硬件模拟方法对分支指令特性和分支预测器的性能进行了研究.实验考察了分支指令在分支预测器命中或缺失时的不同跳转统计特性,验证了分支预测器对CPI栈影响的理论推导,为单发射嵌入式处理器中分支预测器的设计与优化提供了精确的实验依据.     

一种自适应的动态功耗管理预测策略

动态功耗管理通过关闭空闲的系统部件来减小电子系统的功耗。如何提高预测的准确度是当前基于预测动态功耗管理（DPM）研究的主要问题。基于预测的DPM策略假设系统部件访问时间具有关联性,当前应用最为广泛的是指数滑动平均方法,但其应对突发事件的能力不强。本文基于指数滑动平均改进模型,对突发事件进行数学定义,提出一种自适应的DPM预测策略,在面对突发的长延时或短延时情况下,系统都能自适应调整,提高了预测的准确度,优于现有策略。     

流体系结构指令存储器优化设计研究

针对流体系结构中VLIW代码体积对指令存储器的容量和功耗带来的问题,本文通过分析流处理器的指令特征,提出了一种新的VLIW分域压缩技术.在此基础上,本文为流体系结构设计了分布式的片上指令存储器,并提出了SIMD流水的执行模式.实验结果证明,该技术减少了38%的片外指令访存,降低约65%的片上指令存储器空间需求;分布式指令存储器减少了约37%的片上指令存储器面积,使得MASA的系统面积降低了8.92%,并降低了61%的指令存储器功耗.     

一种基于值预测和指令复用的按序处理器预执行机制

 为提高按序处理器的性能和能效性,本文提出一种基于值预测和指令复用的预执行机制(PVPIR).与传统预执行方法相比,PVPIR在预执行过程中能够预测失效Load指令的读数据并使用预测值执行与该Load指令数据相关的后续指令,从而对其中的长延时缓存失效提前发起存储访问以提高处理器性能.在退出预执行后,PVPIR通过复用有效的预执行结果来避免重复执行已正确完成的指令,以降低预执行的能耗开销.PVPIR实现了一种结合跨距(Stride)预测和AVD(Address-Value Delta)预测的值预测器,只记录发生过长延时缓存失效的Load指令信息,从而以较小的硬件开销取得较好的值预测效果.实验结果表明,与Runahead-AVD和iEA方法相比,PVPIR将性能分别提升7.5%和9.2%,能耗分别降低11.3%和4.9%,从而使能效性分别提高17.5%和12.9%.     

基于数据流的指令调度器的设计与实现

文中设计并实现了一个基于数据流的汇编代码CPU指令调度器．该CPU指令调度器基于中国科学院微电子研究所自行研发的Diamond处理器VLIW体系结构,将串行程序流进行重排序从而实现指令的并行发射执行．实验结果表明,通过指令调度器后可显著提高程序的性能．     

可靠性预计方法及思考

本文介绍了可靠性预计的目的,并对当前较为常见的可靠性预计模型或方法做了比较和说明,也对造成可靠性预计局限性的原因做了分析,最后对在可靠性工程工作中对待可靠性预计的态度做了探讨.     

自适应预测法在去噪声中的应用

在信号检测中,突变点和脉冲点的检测尤为重要,本文首先用多项式预测法找出输入信号的突变点和脉冲点。并证明了预测因子之和为１．文中将时装城的一维信号看成有产品,,上突变点信号按谱系分成多类,然后对每一类用多项式预测法,即左预测和右预测去除脉冲噪声和白噪声,该方法能有效的保护信号的突变现象。     

基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF（Probabilistic Matrix Factorization）算法和基于排序预测的xCLiMF（Extended Collaborative Less-is-More Filtering）算法的基础上提出了一种基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法URA（Unified Recommendation Algorithm）,该方法通过在PMF和xCLiMF算法中共享用户和推荐对象的特征空间,利用PMF算法来学习高精度的用户和推荐对象的特征向量,从而进一步增强排序推荐性能.实验验证,该方法在评价指标NDCG和ERR下均优于PMF和xCLiMF算法,且复杂度与评分点个数线性相关.URA算法可运用于互联网信息推荐领域的大数据处理.     

预测混合交叉有效平滑法去噪声

本文研究了左预测和右预测及交叉有效（ＣＶ）平滑法，并证明了ＣＶ平滑中的两个限制条件。提出了预测混合ＣＶ平滑法去噪，能同时达到以上目的。分析了该方法的统计特性。并通过模拟试验了该方法，并与有限混合中值滤波（ＦＭＨ）法和自适应小波收缩法（ＷＳＡ）作了比较，试验结果说明了该方法是切实可行的，并优于ＦＭＨ和ＷＳＡ。     

基于分形自仿射特性的混沌预测方法研究

研究了一类特殊非线性系统———混沌系统的局部预测问题。分析了分形的自仿射特性 ,将迭代函数系统(IFS)引入到混沌时间的预测中 ,从而将混沌预测问题转化为在相空间迭代寻找一个最佳的仿射算子和仿射子集 ,由此修正了最邻点的选取准则。从理论上证明了方法的可行性。结合局部超平面近似法 ,给出了迭代预测算法。数字仿真表明了该方法不仅提高了一步预测的精度 ,还具有多步较好的预测能力。     

快速帧内预测模式选择新方法

为了提高编码性能,H.264采用了RDO(率失真优化),但与此同时带来的是计算复杂度的增加.本文着重分析了H.264中快速帧内预测模式选择的问题.为了降低帧内预测模式选择的计算复杂度,提出了一种高效的快速帧内预测模式选择算法.首先,对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进,同时提出了基于参考象素特征的4×4快速帧内预测模式选择算法,并将两者进行了结合.实验结果表明,本文算法和H.264校验模型JM61相比,I帧编码时间降低61%~69%,而PSNR基本保持不变,输出码率仅略有增加;与Pan的基于边缘方向直方图快速算法相比,本文算法的I帧编码时间降低12%~33%,PSNR和输出码率均基本保持不变.     

自适应选择联合补偿预测模式的立体视频编码算法

运动补偿预测．视差补偿预测以及两者相结合的联合补偿预测是研究立体视频编码的关键技术。不同预测模式不仅考虑了左右视频通道各自的时间相关性、而且考虑到了左右视频通道之间的空间相关性。本文提出了一种自适应选择预测模式的立体视频编码算法,并在预测模式确定后通过选取不同的加权值来达到联合补偿预测的目的。实验结果表明,本文提出的算法在改善编码性能的同时,提高了编码速度。     

基于FARIMA过程的网络业务预报与应用

在高速网络控制与带宽分配研究中,网络业务量预报是一个重要的问题。本文首先介绍自回归分数整合滑动平均（FARIMA,Farctal Autoregressive Integrated Moving Average)过程的概念及其具体形式,并给出了FARIMA过程的预报方法,然后基于FARIMA过程的最小均方误差预报方法,提出了一个具有补偿功能的网络自相似业务的预报方法,最后给出这种预报方式在网络控制研究中的应用。     

面向AVS2的快速帧间预测算法

新一代具有自主知识产权的视频编码标准AVS2正在制定当中,其相对于上一代标准而言具有更高的编码效率,但由于使用了多划分模式、多参考帧等技术,其编码复杂度也大幅增加。为了提高AVS2帧间编码速度,提出了一种快速帧间预测算法,在使用非对称运动划分(Asymmetric Motion Partitions,AMP)快速决策算法的基础上,深度挖掘同一编码单元下相邻预测单元之间的相关性,利用邻近预测单元来预测当前块的参考帧,通过判断预测单元的运动矢量残差的曼哈顿距离,以确定最佳参考帧,从而减小参与计算的参考帧数目。实验结果表明,该算法在图像质量和比特率基本保持不变的情况下,有效地提高了AVS2的编码速度。