【摘 要】
：
随着处理器架构的发展,高性能异构多核处理器不断涌现.由于高性能异构多核处理器的设计十分复杂,为了降低设计风险,缩短验证周期,提前进行软件开发,复现硅后问题等,通常需要搭建现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的原型验证平台,并基于FPGA平台开展种类繁多,功能各异的软硬协同验证和调试工作,提出的基于同构FPGA平台对异构多核高性能处理器的FPGA调试、验证方法,有效地利用了异构多核处理器的架构特征,同构FPGA的对称特点,以层次化的方法自顶向下划分FPGA
【机 构】
：
计算机体系结构国家重点实验窒(中国科学院计算技术研究所) 北京100190;中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京 100049;上海处理器技术创新中心 上海200120;上海处理器技术创新中心 上
论文部分内容阅读
随着处理器架构的发展,高性能异构多核处理器不断涌现.由于高性能异构多核处理器的设计十分复杂,为了降低设计风险,缩短验证周期,提前进行软件开发,复现硅后问题等,通常需要搭建现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的原型验证平台,并基于FPGA平台开展种类繁多,功能各异的软硬协同验证和调试工作,提出的基于同构FPGA平台对异构多核高性能处理器的FPGA调试、验证方法,有效地利用了异构多核处理器的架构特征,同构FPGA的对称特点,以层次化的方法自顶向下划分FPGA,自底向上构建FPGA平台.结合差速桥、自适应延迟调节、内嵌的虚拟逻辑分析仪(virtual logic analyzer,VLA)等技术可快速完成FPGA平台的点亮(bring-up)和部署.所提出的多核互补,核间替换模拟的调试SHELL等方法可以快速完整地对目标高性能异构多核处理器进行FPGA验证.通过该FPGA原型验证平台,成功地完成了硅前验证,软硬件协同开发和测试,硅后问题复现工作,并为下一代处理器架构设计提供了快速的硬件平台.
其他文献
“移动应用开发”是高等学校计算机类专业的核心专业课程之一,针对教学中存在的教材内容陈旧、考核方式单一、教学形式单一等问题,提出了翻转课堂教学法、案例教学法、演示教学法等教学改革措施,以提高学生学习的积极性、主动性和软件开发编程能力,激发其创新能力.
不同于基于大规模监督的深度学习方法,小样本学习旨在从极少的几个样本中学习这类样本的特性,其更符合人脑的视觉认知机制.近年来,小样本学习受到很多学者关注,他们联合元学习训练模式与度量学习理论,挖掘查询集(无标记样本)和支持集(少量标记样本)在特征空间的语义相似距离,取得不错的小样本分类性能.然而,这些方法的可解释性偏弱,不能为用户提供一种便于直观理解的小样本推理过程.为此,提出一种基于区域注意力机制的小样本分类网络INT-FSL,旨在揭示小样本分类中的2个关键问题:1)图像哪些关键位置的视觉特征在决策中发挥
知识追踪任务通过建模用户的习题作答序列跟踪其认知状态,进而预测其下一时刻的答题情况,实现对用户知识掌握程度的智能评估.当前知识追踪方法多针对知识点建模,忽略了习题信息建模与用户个性化表征,并且对于预测结果缺乏可解释性.针对以上问题,提出了一个可解释的深度知识追踪框架.首先引入习题的上下文信息挖掘习题与知识点间的隐含关系,得到更有表征能力的习题与知识点表示,缓解数据稀疏问题.接着建模用户答题序列获得其当前知识状态,并以此学习个性化注意力,进而得到当前习题基于用户知识状态的个性化表示.最后,对于预测结果,依据
建立完善的动力电池回收利用体系是我国新能源汽车高质量发展需要突破的瓶颈问题之一,研究和发展智能化、柔性化、精细化的高效拆解技术是其中的重要环节.但由于受非结构化的拆解环境和拆解过程中的不确定性等因素的影响,目前,动力电池拆解还采用人工为主、机器辅助拆解的方式,不仅低效,而且致使工作人员暴露在危险的工作环境中,亟需向自动化、智能化方式转变.研究基于神经符号理论对动态环境中动力电池的拆解任务进行研究,设计并实现了一套任务和运动规划系统.与现有的动力电池拆解系统相比,系统在自主性、可扩展性、可解释性、可学习性4
人群计数旨在估计图像或视频中人群的数量、密度或分布,属于目标计数(object counting)领域的研究范畴,广泛应用于人群行为分析、公共安全管理之中,以便及时发现人群拥挤或异常行为,避免事故发生.鉴于人群计数系统强大的实用性,自21世纪以来,研究者对其方法及应用进行了大量广泛的研究.近年来,深度学习技术发展迅猛,很多工作发现深度学习技术可以有效地解决人群计数系统存在的一系列关键问题,例如跨场景计数、透视畸变、尺度变化等.因此,对基于深度学习的人群计数这一研究领域进行回顾、分析和展望.具体地,首先从概
文章主要研究了杭州区块链技术、区块链产业的发展现状.通过调研、政策研究、组织专家讨论论证,探索影响杭州区块链发展的主要因素,使区块链技术应用于更多的民生领域,以解决数据共享、数据孤岛问题,全面赋能实体经济,使区块链产业成为杭州市数字经济的发展新高地.
人脸属性识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题之一,对人脸图像的分析和理解具有重要的研究意义,同时在图像检索、人脸识别、微表情识别和推荐系统等诸多领域具有广泛的实际应用价值.随着深度学习的快速发展,目前国内外学者已提出许多基于深度学习的人脸属性识别(deep learning based facial attribute recognition,DFAR)方法.首先,阐述人脸属性识别方法的总体流程.接着,按照不同的模型构建方式,分别对基于部分的与基于整体的DFAR方法进行详细地概述与讨论.具体地,对
作为计算机视觉中的热门方向之一,科研人员们在文字识别领域上已经取得了众多显著的成果,并将其广泛运用到真实场景中方便我们的日常生活。目前,虽然传统的OCR技术对于文档文本的识别已经十分成熟,但在自然场景下,由于背景复杂、文字多样,图片文本识别仍然是一项具有挑战性的任务,需要不断地探索和改进。因此,本课题将以场景文本识别作为主要研究内容,针对现存的两大难点提出改进方法。在应用上,本课题则以菜单作为落地
针对程序设计类课程存在的共性问题,以“Java程序设计”课程为例,提出了基于成果导向教育理念的课程教学改革.根据学生培养目标和毕业要求,反向设计课程的教学目标;以案例为驱动重新设计教学内容,借助信息技术实施翻转式课堂教学;以OBE理念构建课程评价体系,为课程后续的持续改进指明方向.实践证明,相较以往的课程教学,基于成果导向的“Java程序设计”课程,教学效果有了很大的提升.
随着物联网技术的不断发展,监控设备在交通干道、学校医院、商场超市、小区楼宇等公共区域进行了广泛部署.这些监控设备为人们提供了一种隐性安全保障,也产生了大量的监控视频.基于监控视频的异常检测一直是图像处理、机器视觉、深度学习等相关领域的研究热点.对视频异常进行了直观描述和异常检测概述,对出现的一些综述文章进行了分析,针对其覆盖范围不全和特征表示以及模型没有清晰划分.首先从异常检测特征表示、异常检测建模2方面对传统经典的和新兴的视频异常检测算法进行分类和描述.然后从基于距离、概率、重构3个方面将不同的算法进行