数据库中三维模型的内存显示方式

在三维模型的应用中,将模型文件存储在数据库中是一种很好的管理方式。一般显示模型的做法是把数据库中的模型存储在临时文件中,再从这个文件中读取数据。文章提出了一种避免临时文件的显示方式,即将数据库中的模型暂存在内存中的一块区域,然后从内存中读取数据的显示方式。在这种方式下,内存中的数据以字节为单位赋值给用于显示的数据结构。由于STL（STereo Li-thography）格式的三维模型文件有两种形式,所以内存显示方式也有两种形式,经过比较发现它们在读取时间上有比较明显的差异。     

一种基于STEP标准的工程数据库设计与实现

介绍了一种遵循最新的国际标准ＳＴＥＰ，设计与实现了工程数据库的机理及其数据库文件的结构与数据库的内存管理模式。     

用C＋＋语言实现FoxPro库文件的读取技术

利用C＋＋语言提供的件读取函数,并根据数据库件在内存中的二进制存储格式,提出了一种读取数据库件的方法,拓展了数据库的图形运算功能,增强了实际应用的开发能力。     

精馏过程专家系统用数据库系统的设计与实现

化工物性数据内容庞杂，数据库的设计是化工软件的重点和难点，本文提出一种用TUR－BO PROLOG语言外部数据库在于磁盘的数据库管理系统的设计方法，解决了数据库庞大与微型机内存不够的矛盾，通过接口计算模块可方例地从本数据库中调用数据；实现了友好的用户界面，提高了数据库管理的效率和透明性。     

内存数据库故障恢复策略研究

内存数据库存在于易失性内存中,数据较易丢失,故障恢复部件至关重要。考虑系统环境限制,设计了一种利用日志与影子页面技术相结合的系统恢复模型,讨论了日志协议、模糊检查点策略、重装算法、恢复技术等模块的实现方法。该方法无需额外硬件的支持,日志记录数量少,检查点与事务处理并发执行,重装和恢复过程快速,极大地提高了内存数据库的恢复效率。     

主动型内存数据库在DTS中的应用研究

针对调度员仿真培训系统(DTS)对数据库快速传输数据的要求,结合DTS中数据库的使用特点提出了一种结合内存数据库与对象数据库构建主动型动态库的方法。该主动型动态库的特点是读写速度快,无操作冗余,根据给定的条件主动向客户传输数据。该方法使DTS数据库的性能得到了改善,满足了其实时传输数据的要求。     

基于动态链接库DLL的实时数据库系统研究与开发

介绍基于动态链接库DLL的实时数据库系统(RTDBS)的设计思想和实现方法。提出在DLL中利用内存映像文件来实现多进程共享内存数据库的方法,同时给出了实时数据库接口、数据压缩、内存历史数据库和磁盘历史数据库的实现方法。建立的实时数据库系统具有很好的开放性。     

一种基于压缩FP-树的最大频繁项集挖掘算法

针对基于FP-树挖掘最大频繁项集的算法需要大量的递归调用导致挖掘效率降低的问题,本文提出一种减枝策略并结合FP-树的结构.依据构造Patricia-树的基本原理提出一种PFP-树,将FP-树中满足一定条件的结点进行合并来保存事务数据库,对事务数据库进行进一步压缩以达到降低内存开销和递归调用次数的目的.实验表明,当最小支持度较小时,在执行效率尤其在内存开销方面都有一定的改善.     

一种Web事务识别的新模型及其频繁路径挖掘

针对已有Web事务识别模型的缺点,提出一种识别Web事务的新模型———IPRC模型.该模型根据主索引页上的引用以及文档目录结构将网页分类,并以此作为识别Web事务的依据.在此基础上提出了一种挖掘频繁访问模式的算法WDHP,该算法继承了DHP算法使用hash树过滤候选集以及裁剪数据库的基本方法,并以访问路径树的方式将数据库存储于内存,在内存中完成后继的挖掘,不仅减少了扫描数据库的次数,而且大大降低了算法的时间复杂性.实验表明WDHP算法不仅优于DHP算法,而且也优于典型的基于内存的WAP算法.     

Windows NT与实时扩展的仿真系统研究

为了提高仿真系统在分布、异构等复杂网络环境下的运行效率,以信息服务的实时性和可靠性为着眼点,提出了一种基于Windows NT与实时扩展的仿真系统架构及其实施方案.在该架构中,运用单播和多播的实时仿真以太网,结合半实物接入的需求,实现了基于广播内存网的半实物接入网络.同时为满足仿真信息的实时性要求,构建了基于RTX内存数据库的试验数据库.测试和分析结果表明,该仿真平台具有良好的可靠性和可扩展性,可满足复杂仿真系统对实时性的要求.     

用于RFID中间件的内存数据库结构研究

内存数据库(MMDB)是射频标签(RFID)中间件能够实现实时过滤、分组、计数等操作的关键.针对大规模RFID应用中通用的以T树为索引结构的MMDB不能得到很好的效率的问题,在详细分析RFID应用的数据特性的基础上,总结出RFID应用的数据及其操作特征,提出一种全新的算法,并改进了MMDB的索引结构.算法与MMDB的索引结构相结合,使得内存数据库在支持所有符合EPC Global标准的接口操作的基础上,将需要保存的数据量减少到最低,能保证每个标签只有一条记录.在RFID应用所特有的大量范围查询上,查询的时间复杂度降低到了O(n).     

一种面向边缘计算的混合内存系统

针对物联网智能终端的低功耗需求,提出了一种基于内存控制器扩展的低功耗混合内存系统.使用动态随机存储器和相变存储器构成混合内存结构,通过在内存控制器中添加迁移控制模块对混合内存进行管理.设计了一种改进的双队列算法,筛选出相变存储器中写请求较多的内存页面,并通过地址映射模块和迁移控制模块将写请求较多的页面从相变存储器迁移到动态随机存储器中,规避相变存储器写操作的缺陷,从而实现对低功耗混合内存系统的性能优化.仿真结果表明,与动态随机存储器构成的内存系统相比,混合内存系统的功耗延时积平均降低了43.9%,在面向边缘计算的应用场景中具有一定的可行性.     

帮助线程预取性能的分析与优化

针对访存延迟对现代处理器性能的影响,基于片上多处理器分析与测试了访存密集型应用程序的帮助线程数据预取性能.结果表明热点区计算肪存延迟比率对帮助线程预取性能有重大影响.依据热点区计算/访存延迟比率合理安排帮助线程与主线程的访存任务比例时,能达到对帮助线程性能的优化,使帮助线程预取获得更好的性能收益.基准测试程序的测试实验...     

分布式归属位置寄存器关键技术研究

移动通信系统归属位置寄存器（HLR）的业务处理过程对系统的实时性和可用性有很高的设计要求。针对传统HLR所涉及的一些突出问题,介绍了一种以内存数据库TimesTen作为主数据库、高性能商用数据库Oracle作为备份数据库的负载均衡的分布式HLR系统,给出了系统结构和实现方式,并对关键技术加以分析。     

Optimization of memory access for the convolutional neural network training

Batch Normalization (BN) can effectively speed up deep neural network training, while its complex data dependence leads to the serious "memory wall" bottleneck. Aiming at the "memory wall" bottleneck for the training of the convolutional neural network(CNN) with BN layers, an effective memory access optimization method is proposed through BN reconstruction and fused-layers computation. First, through detailed analysis of BN’s data dependence and memory access features during training, some key factors for large amounts of memory access are identified. Second, the “Convolution + BN + ReLU (Rectified Linear Unit)” block is fused as a computational block to reduce memory access with re-computing strategy in training. Besides, the BN layer is split into two sub-layers which are respectively fused with its adjacent layers, and this approach further reduces memory access during training and effectively improves the accelerator’s computational efficiency. Experimental results show that the amount of memory access is decreased by 33%, 22% and 31% respectively, and the actual computing efficiency of the V100 is improved by 20.5%, 18.5% and 18.1% respectively when the ResNet-50, Inception V3 and DenseNet are trained on the NVIDIA TELSA V100 GPU with the optimization method. The proposed method exploits the characteristics of memory access during training, and can be used in conjunction with other optimization methods to further reduce the amount of memory access during training.     

指令级同步的高性能并行处理系统

在诸如虚拟现实技术等许多应用技术中,具有实时性的视景生成系统都被列为最关键技术之一,而目前的计算机技术远远满足不了人们的期望值,于是探索提高处理速度一直成为人们注视的焦点,结合九五预研工作设计了采用指令级同步的高性能并行处理系统－计算机图像生成系统。     

基于访问频率的Hash树

Hash树是一种常用的数据结构。当Hash树不能完全装入内存时,会增加缺页中断次数,导致算法效率下降,为此本文研究并提出了根据项集的联合概率生成Hash树的方法。按访问频率将Hash树结点数据顺序地排放在线性空间中。这种数据存储方式既能适应操作系统中的程序局部性特征,又能达到减少I/O次数、提高数据存取效率的目的。     

嵌入式系统的一种快速内存访问对象池算法

为了提高嵌入式系统内存访问效率,提出了一种新的对象池访问算法。该算法结合链式结构和位图数组两种常见的对象池实现方法的优点,采用基于内存分配表(MAT)的链式结构,将控制域和对象内存分离,增强了内存管理的健壮性和灵活性;而且内存分配表采用序号链表减少了辅助内存开销。该方法使内存申请和释放时间复杂度都达到了常数阶,大大提高了对象池的效率。     

应用于语音信号处理的FPGA并行访问设计

为了实现实时语音处理,利用FPGA并行访问的特性,采用低地址物理存储空间由FPGA可配置逻辑模中的存储资源实现;高地址的物理存储空间由存储阵列实现,设计了动态置换算法来控制逻辑地址空间到物理空间的映射,将频繁访问且冲突概率高的数据块映射到低地址的物理存储空间上。实验数据表明,采用并行访问控制的动态置换算法能够实现稳定的访存性能。