SW26010众核任务并行调度系统及其嵌套并行算法应用

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任务并行是并行程序设计的基础设计模式.但由于算法本身的复杂性及目标平台的特殊性,设计实现高效率的任务并行程序对程序员来说往往充满挑战.基于新兴的SW26010众核CPU,提出了支持任务嵌套并行模式的通用运行时框架SWAN.SWAN对任务并行程序的实现提供了高层次的抽象,使程序员能够专注于算法逻辑本身而提高开发效率.在性能方面,SWAN框架对诸多共享资源进行了细粒度的划分,从而有效地避免了众多线程间对共享资源的高强度争用.充分利用平台的高速访存机制、高速可控缓存和原子操作等特性,对SWAN框架的核心数据结构
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目的:探究综合康复治疗对脑瘫患儿近期粗大运动功能的影响。方法:2018年5月-2020年6月收治脑瘫患儿30例,随机分为两组,各15例。观察组给予综合康复治疗;对照组给予单纯运动治疗。比较两组治疗效果及近期粗大运动功能情况。结果:观察组治疗总有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组治疗后粗大运动功能评估量表(GMFM)评分明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对脑瘫患儿实施综合康复治疗,能够有效提高治疗效果,改善患儿的运动能力,临床价值较显著。
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HPL(high performance Linpack)是一套被广泛用于测评计算机性能的测试程序,几十年来学术界及产业界十分关注对HPL测试程序的定制化优化工作,以充分反应同时代新兴计算机平台的性能.面向当今主流多设备异构计算平台,尝试为HPL的优化工作提供一种解决方案:Hetero-HPL.在Hetero-HPL中,进程与协处理器的对应关系可被改变,因此HPL算法在单节点独立运行情况下可以完全避免进程间数据传输开销.算法各个重要步骤有能力完全利用物理节点的所有资源,如内存容量、CPU核心、协处理器、P
目的:探讨支持性心理干预在护生带教中的应用效果。方法:选取2019年6月-2020年2月带教的护生200名,作为试验组;选取2018年6月-2019年5月带教的护生200名,作为对照组。对照组采用常规带教方式;试验组在常规带教基础上给予支持性心理干预。比较两组应用效果。结果:试验组理论知识评分、专业思想评分、实践操作技能评分、患者满意程度和带教人员认同度均明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组实习后的敌对、抑郁、焦虑、人际关系、强迫及躯体化评分均低于对照组,差异有统计学意义(P&l
目的:探究体验式教学用于护理学教学中对教学质量的影响。方法:选取医学院护理专业学生72名,随机分为两组,各36名。对照组采取传统常规教学方法;研究组学生采取体验式教学。比较两组教学质量。结果:研究组学生综合能力评分、理论知识分数和教学满意度均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:与传统教学方法比较,体验式教学在护理教学中能有效提升学生的综合能力,效果显著。
目的:探讨多学科协作(MDT)联合延续护理对糖尿病视网膜病变(DR)患者术后遵医行为及生活质量影响。方法:2018年2月-2020年2月收治DR患者80例,随机分为两组,各40例;所有患者均接受单眼玻璃体切除联合眼内硅油填充手术治疗。对照组接受常规出院护理指导,观察组给予MDT理论为指导的延续性护理,比较两组患者遵医行为及生活质量。结果:观察组患者遵医用药、饮食调整、运动康复、自我检测及定期复诊的比例高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组干预后生活质量各项评分均优于对照组,差异有统计学
目的:探讨围手术期护理对急性主动脉夹层患者术后恢复及生存质量的影响。方法:2019年10月-2020年10月收治急性主动脉夹层患者98例,随机分为两组,各49例。对照组实施常规护理;观察组实施围手术期优质护理。比较两组干预效果。结果:观察组卧床时间及住院时间均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组干预后汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)评分及疼痛评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组生存质量各项评分均显著高于对照组,差异有统计学意义
目前,世界范围的科技革命和产业变革正在孕育兴起,一些重要科学问题和关键核心技术正在呈现革命性的突破先兆.同时,“万物智联”时代正在加速到来,IOT/CPS、AIOT等蓬勃发展,以泛在感知、泛在互联、泛在智能为特征的各类智慧系统,以嵌入式系统为基础,与大数据、区块链、云计算呈现融合发展趋势.
深度神经网络(deep neural network,简称DNN)量化是一种高效的模型压缩方法,使用少量位宽表示模型计算过程中的参数和中间结果数据.数据位宽会直接影响内存占用、计算效率和能耗.以往的模型量化研究缺乏有效的定量分析,这导致量化损失难以预测.提出了一种超低损失的DNN量化方法(ultra-low loss quantization,简称μL2Q),以揭示量化位宽与量化损失之间的内在联系,指导量化位宽选择并降低量化损失.首先,将原始数据映射为标准正态分布的数据;然后,在等宽的量化区间中搜索最优量
HPCG基准测试程序是一种新的超级计算机排名度量标准.该测试基准主要用于衡量超级计算机解决大规模稀疏线性系统的能力,更贴近实际应用,近年来广受关注.基于国产超级计算机研究异构众核并行HPCG软件具有非常重要的意义,其不仅可以提升国产超级计算机HPCG的排名,还对很多应用提供了并行算法、优化技术等方面的参考.面向某国产复杂异构超级计算机开展研究,首先采用了分块图着色算法对HPCG进行并行,并提出一种适用于结构化网格的图着色算法.该算法并行性能高于传统的JPL、CC等算法,且着色质量高,运用于HPCG后,迭代