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ßFA：一種基于向量指令集的高性能數(shù)據(jù)處理算法

正則表達(dá)式匹配技術(shù)在數(shù)據(jù)清洗,、解析提取等數(shù)據(jù)處理任務(wù)方面發(fā)揮重大作用。然而,，由于匹配過(guò)程中存在數(shù)據(jù)強(qiáng)依賴(lài)關(guān)系和內(nèi)存訪問(wèn)不可預(yù)測(cè)等問(wèn)題,，造成匹配性能較低,。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種基于向量指令集的高性能正則表達(dá)式數(shù)據(jù)處理算法,，稱(chēng)之為ßFA：通過(guò)向量指令一次性從內(nèi)存讀出若干連續(xù)字符,，并與最常被訪問(wèn)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的非信任字符集進(jìn)行向量匹配，利用內(nèi)置函數(shù)定位首個(gè)非信任字符的位置,，獲得可直接跳過(guò)的字符數(shù),，從而實(shí)現(xiàn)匹配性能的加速。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，ßFA算法的吞吐率優(yōu)于原始DFA算法和αFA算法,，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發(fā)表于：11/14/2024

基于殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)和Stacking集成學(xué)習(xí)的局部放電故障診斷

針對(duì)傳統(tǒng)局部放電（Partial Discharge,， PD）故障診斷方法在處理復(fù)雜含噪PD信號(hào)存在局限性并依賴(lài)于人工去噪和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，難以學(xué)習(xí)到PD特征多樣化表達(dá)等問(wèn)題,，分別提出殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)（Residual Attention Adaptive Denoising Network,， RAADNet）和基于Stacking集成學(xué)習(xí)的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),，通過(guò)集成CAM注意力機(jī)制和軟閾值函數(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)去噪,；Stacking集成模型的基學(xué)習(xí)器分別由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RAADNet、基于多頭自注意力機(jī)制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個(gè)差異化模型共同構(gòu)建構(gòu)成,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，提出的RAADNet優(yōu)于其他先進(jìn)方法，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到93.99%,，Stacking集成模型則通過(guò)學(xué)習(xí)多樣化特征表達(dá),，進(jìn)一步提高模型性能，達(dá)到96.79%識(shí)別準(zhǔn)確率,。

發(fā)表于：11/14/2024

某型接收機(jī)中放大器自激機(jī)理分析與預(yù)防措施

對(duì)某型接收機(jī)中頻噪底升高故障進(jìn)行了分析處理,，分析結(jié)果表明射頻模塊腔體內(nèi)存在個(gè)體差異，導(dǎo)致本振放大器在脈沖工作條件下產(chǎn)生自激,，通過(guò)對(duì)放大器自激機(jī)理的分析給出了相應(yīng)的預(yù)防措施,，在射頻小盒側(cè)壁中粘貼吸波材料，可以有效消除自激,。論文對(duì)今后腔體自激問(wèn)題的處理分析具有參考價(jià)值,。

發(fā)表于：11/14/2024

基于ARM 架構(gòu)的安全總線橋設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

為提高SoC（System-On-Chip）系統(tǒng)安全性能，設(shè)計(jì)了一種基于ARM（Advanced RISC Machine）架構(gòu)的安全總線橋電路,。該電路設(shè)計(jì)了一個(gè)橋接模塊和一個(gè)訪問(wèn)控制功能模塊,。仿真表明，該電路能夠在任意倍頻的AHB（Advanced High-Performance Bus）和APB（Advanced Peripheral Bus）時(shí)鐘頻率下完成AHB傳輸協(xié)議向APB傳輸協(xié)議的轉(zhuǎn)換,，同時(shí)支持靈活配置主從設(shè)備的訪問(wèn)權(quán)限和保護(hù)模式,，防止外設(shè)寄存器數(shù)據(jù)被非法訪問(wèn)和惡意篡改,，提高了系統(tǒng)的安全性能和適用性。

發(fā)表于：11/14/2024

稀疏矩陣在C66x上的應(yīng)用及優(yōu)化

隨著大數(shù)據(jù)的爆炸式發(fā)展,，稀疏矩陣已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算的重要一環(huán),。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節(jié)省內(nèi)存,，已成為不可避免的趨勢(shì),。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計(jì)算中的核心，其迭代求解過(guò)程的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度具有重要研究意義,。分析稀疏矩陣C00,、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式,，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布,，得出COO讀取數(shù)據(jù)、CSR進(jìn)行計(jì)算的SpMV通用性更強(qiáng),。利用C66x的VLIW指令構(gòu)架,，采用軟件流水的方式對(duì)SpMV_CSR算法進(jìn)行指令并行優(yōu)化，利用SIMD單指令多數(shù)據(jù)指令集對(duì)SpMV_CSR算法完成數(shù)據(jù)并行優(yōu)化,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，優(yōu)化后的SpMV_CSR算法相較于優(yōu)化前的加速比平均達(dá)到5倍以上。

發(fā)表于：11/14/2024

一種基于Yarn云平臺(tái)的基因啟發(fā)式多序列比對(duì)算法

提出一種基于Yarn云平臺(tái)的基因啟發(fā)式多序列比對(duì)算法,。建立核酸替換等價(jià)矩陣作為基因啟發(fā)式數(shù)學(xué)模型,，構(gòu)建Yarn云平臺(tái)邏輯架構(gòu)，通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)預(yù)處理,、基因數(shù)據(jù)存儲(chǔ),、基因序列比對(duì)、基因數(shù)據(jù)管理,、基因數(shù)據(jù)分析等步驟,，對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)保存，劃分錯(cuò)誤率較高的長(zhǎng)序列,，得到多個(gè)較短的基因片段,。對(duì)不同片段實(shí)施定位，將其中的變長(zhǎng)種子生成,，進(jìn)行骨架構(gòu)建和孔隙填補(bǔ),，可以實(shí)現(xiàn)基因啟發(fā)式多序列比對(duì)。結(jié)果表明,，設(shè)計(jì)的算法在不同數(shù)據(jù)集下處理時(shí)間縮短,，多序列比對(duì)SP（Sum of Pairs）的分值較高，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該多序列比對(duì)方法具有很好的應(yīng)用價(jià)值,。

發(fā)表于：11/14/2024

基于電路切割方法的并行量子模擬方法

量子計(jì)算在解決傳統(tǒng)計(jì)算難題方面展現(xiàn)了巨大潛力,，但由于其高錯(cuò)誤率和噪聲問(wèn)題,，經(jīng)典模擬成為驗(yàn)證其性能的重要手段。然而,，量子的疊加和糾纏特性帶來(lái)了模擬上的巨大挑戰(zhàn),，尤其是在內(nèi)存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠?qū)⒋笠?guī)模量子電路分解為更小的計(jì)算任務(wù),，減輕計(jì)算壓力,，先前的研究主要關(guān)注其在量子計(jì)算機(jī)上的應(yīng)用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果,。論文研究填補(bǔ)了這一空白,，提出了基于啟發(fā)式切割算法和子電路狀態(tài)向量復(fù)用的優(yōu)化方案，以應(yīng)對(duì)模擬中的內(nèi)存限制,。通過(guò)引入全局計(jì)算成本的考量和整數(shù)規(guī)劃模型,，提出的啟發(fā)式方法不僅優(yōu)化了切割過(guò)程，還結(jié)合了子電路狀態(tài)向量復(fù)用技術(shù),，以減少重復(fù)計(jì)算和內(nèi)存占用,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與當(dāng)前流行的電路切割方法相比,，所提出方法在提升模擬速度的同時(shí)顯著降低了內(nèi)存需求，有效應(yīng)對(duì)了量子電路模擬中的挑戰(zhàn),。在經(jīng)典量子電路的測(cè)試中總體平均加速達(dá)到了46%,。

發(fā)表于：11/14/2024

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲(chǔ)格式研究

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域重要的線性代數(shù)子程序,。通過(guò)對(duì)SpMV算法的負(fù)載均衡以及訪存頻度這兩個(gè)關(guān)鍵性能瓶頸的研究,，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲(chǔ)格式。該格式根據(jù)各行非零元素分布的統(tǒng)計(jì)特性調(diào)整各個(gè)線程的數(shù)據(jù)負(fù)載來(lái)防止線程發(fā)散的問(wèn)題,，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來(lái)提高SpMV流程的計(jì)算性能,。通過(guò)使用佛羅里達(dá)大學(xué)的稀疏矩陣作為測(cè)試集，在GPU上進(jìn)行性能測(cè)試,，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%,，最高50%的性能提升。

發(fā)表于：11/14/2024

2024年全球GPU市場(chǎng)銷(xiāo)售額將超985億美元

11月13日消息,，根據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) Jon Peddie Research 最新公布的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,，今年全球 GPU 市場(chǎng)預(yù)計(jì)將超過(guò) 985 億美元。 JPR 報(bào)告稱(chēng),，目前全球有20家公司和7家IP供應(yīng)商在開(kāi)發(fā)獨(dú)立,、集成和嵌入式GPU。其中大多數(shù)都是入門(mén)級(jí)集成GPU,，只有少數(shù)公司擁有能夠?yàn)橛螒蛲婕议_(kāi)發(fā)獨(dú)立的GPU（獨(dú)立顯卡）的能力,。? 然而,，目前GPU市場(chǎng)的大部分收入并不是來(lái)圖形GPU，而是面向AI和HPC的GPU,，雖然它們的年銷(xiāo)量總計(jì)只有數(shù)百萬(wàn)臺(tái),，但由于它們的售價(jià)為每臺(tái)數(shù)萬(wàn)美元，因此它們?yōu)橛ミ_(dá)（Nvidia）帶來(lái)了數(shù)百億美元,，為 AMD 帶來(lái)了數(shù)十億美元的營(yíng)收,。

發(fā)表于：11/14/2024

2024年三季度AMD在服務(wù)器市場(chǎng)營(yíng)收占比升至33.9%

2024年三季度AMD在服務(wù)器市場(chǎng)營(yíng)收占比升至33.9%，創(chuàng)歷史新高,！

發(fā)表于：11/14/2024