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一种面向科学计算的数据流优化方法  
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【英文篇名】 Optimizing Dataflow Architecture for Scientific Applications
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【作者】 申小伟; 叶笑春; 王达; 张浩; 王飞; 谭旭; 张志敏; 范东睿; 唐志敏; 孙凝晖;
【英文作者】 SHEN Xiao-Wei; YE Xiao-Chun; WANG Da; ZHANG Hao; WANG Fei; TAN Xu; ZHANG Zhi-Min; FAN Dong-Rui; TANG Zhi-Min; SUN Ning-Hui; State Key Laboratory of Computer Architecture; Institute of Computing Technology; Chinese Academy of Sciences; School of Computer and Control Engineering; University of Chinese Academy of Sciences; Institute of Electronics;
【作者单位】 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室; 中国科学院大学计算机与控制学院; 中国科学院电子学研究所;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2017年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 指令映射; 数据流; 循环流水; 科学计算处理器; 高性能计算;
【英文关键词】 instruction mapping; dataflow; loop-in-pipeline; scientific processing unit; high-performance computing;
【摘要】 传统数据流结构通过多上下文来隐藏指令等待源操作数的延迟,然而这种隐藏方式只能部分提高数据流处理器执行单元的利用率.在面向例如Stencil、FFT和矩阵乘法等典型科学应用时,传统数据流结构的执行单元利用率仍然较低.科学计算中的核心程序一般是对不同数据进行相同的操作,而且这些操作可以并行执行,数据之间没有直接依赖关系.传统数据流结构是面向通用计算的,通常采用循环来实现对不同数据的相同操作.在这些循环中,迭代是按照顺序依次执行的,这导致了传统数据流结构没有利用科学计算的并行性来提高性能.所以传统数据流结构在处理这些规则的科学应用时没有协调好数据流计算模式和科学计算特征,而数据流计算是非常适合科学计算这种类型的规则计算.基于科学计算的这些特征,该文提出了一种面向科学计算的数据流结构优化方法:循环流水优化方法.循环流水优化方法利用科学计算的分块和并行处理特征,对传统数据流结构中的上下文控制逻辑进行了改进,将科学计算中的循环采用硬件自迭代的方式实现,并将上下文切换逻辑进行了流水化,使数据流结构中的上下文以流水线方式进入执行单元阵列,从而提高计算单元的利用率.面对这种循环流水优化后的数据流结构,传统数据流结构上的指令映射...
【英文摘要】 Traditional dataflow architectures hide the latency of waiting for operands through multiple contexts.But multiple contexts can only improve the utilization of function units inprocessing elements of dataflow architectures partly.When dealing with typical scientific applications such as stencil,FFT and matrix multiplication,they are still not efficient enough because the utilization of function units is not very high.In the kernels of scientific applications,the same operations are usually performed on diff...
【基金】 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2015AA01A301,2012AA010901); 国家核高基重大专项(2013ZX0102-8001-001-001); 国家自然科学基金(61332009,61173007,61204047,61221062)资助~~
【更新日期】 2017-09-26
【分类号】 TP38
【正文快照】 1引言 大规模科学装置是高性能计算领域非常重要的应用,这些应用中的计算核心通常包括矩阵乘法、Stencil、快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)等.而常见的高性能计算基准测试程序中主要包含矩阵乘法或矩阵向量乘法,这与实际的科学应用的计算特征不同,尤其体现在

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