中央高校基本科研业务费专项资金(2010GK182)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
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- 利于GPU计算具有线性并行度的P／G网SOR求解算法被引量：3
- 2013年
- 近年来电子设计自动化(EDA)研究人员尝试利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)提供的高性能计算能力对IC参数分析进行加速研究.为了利用GPU进行电源线/地线网络(power/ground network,P/G网)快速分析,设计了一种基于经典的连续过松弛(successive over-relaxation,SOR)算法的高效P/G网分析并行算法.基于GPU并行计算加速原理,此算法进行了如下改进:1)采用红-黑次序的松弛策略.将所有的节点分为红黑两类,红色节点的所有邻点只有黑色节点、黑色节点的所有邻点只有红色节点,红色节点与黑色节点交替松弛,保证了GPU并行计算中的数据一致性.对于具有N个节点的P/G网而言,一次红色节点或黑色节点松弛可以同时对N/2个节点进行松弛操作,即理论上可以同时启动N?2个并行线程.2)优化数据结构.实现了对数据空间的合并访问,以保证对GPU全局存储空间的最优访问.3)在共享存储器内通过并行归约对松弛标记进行快速统计,同时利用zero-copy技术进行松弛标记的快速拷贝,以快速决定是否继续松弛.大量的实验结果表明:与单线程的CPU程序相比,此算法的加速倍数随GPU所提供物理线程的数目增加而线性增加,可以获得最大242倍的加速效果,是目前EDA研究领域中加速效果最好的GPU算法.
- 唐亮骆祖莹赵国兴杨旭
- 关键词：统一计算设备架构
- 基于任务精确预测的实时功耗温度管理被引量：2
- 2014年
- 实时功耗温度管理(DPTM)通过对任务的准确预测与合理调度,可以有效降低片上系统的运行能耗与峰值温度.为了获得更好的DPTM调度效果,文中提出了一种精确的组合式任务预测算法和一种任务调度算法VP-TALK,进而构建了一个完整的DPTM原型系统.为了对复杂任务进行精确的任务预测,文中DPTM系统先将复杂任务按频谱长短分类为随机/周期/趋势3种成分,然后采用灰色模型/傅里叶模型/径向基函数(RBF)神经网络模型分别对这3种成分进行组合分析,以获得精确的预测效果;基于精确预测的任务负载量,文中所提出的VP-TALK算法可以计算出最优电压-频率对的理想值,进而选择出两组与理想值相邻的电压-频率对,以获得两个现实的工作状态,并考虑核心温度和任务实时性的条件,VP-TALK算法将任务负载分配到这两个工作状态,以获得最优的DPTM效果;最后基于机器学习方法,综合4种源算法构建了一套完整的DPTM原型系统.实验结果表明:(1)文中系统的任务预测组合方法的平均误差仅为2.89%;(2)在相同的设定峰值温度约束下,与已有调度算法的能耗值相比,尽管假设了更为敏感的功率-温度影响关系,但对于较高的工作负载率,文中所提出的VP-TALK调度算法仍能够获得平均14.33%的能耗降低;(3)文中所提出的DPTM原型系统可以获得接近于理想状态的能耗优化效果.
- 赵国兴闫佳琪骆祖莹
- 关键词：任务调度
