本文關(guān)鍵詞：面向圖搜索的流加速部件片上數(shù)據(jù)通路的設(shè)計、實現(xiàn)及性能優(yōu)化

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【摘要】：近年來,信息社會的飛速發(fā)展引發(fā)了數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長,大數(shù)據(jù)問題逐漸引起了研究者的廣泛關(guān)注。然而,大數(shù)據(jù)問題表現(xiàn)出與傳統(tǒng)科學(xué)計算問題不同的負(fù)載特性,使得通用處理器面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。圖問題是大數(shù)據(jù)中的典型問題,在分析大數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)對象間的關(guān)系中扮演著重要角色,尤其是以BFS算法為代表的圖搜索算法,更是廣泛存在于社交網(wǎng)絡(luò)、人工智能等眾多領(lǐng)域�？紤]到流處理器高性能、高效能等特點,探索基于流體系結(jié)構(gòu)解決圖搜索大數(shù)據(jù)問題具有重要的意義。因此,本課題以特定的流加速部件為研究平臺,面向圖搜索大數(shù)據(jù)問題,研究其片上數(shù)據(jù)通路的設(shè)計和優(yōu)化。針對該流加速部件,本文在深入分析其執(zhí)行圖搜索算法時負(fù)載特性的基礎(chǔ)上,重點研究了其片上數(shù)據(jù)通路的設(shè)計與優(yōu)化,主要從以下四個方面展開研究:第一,針對已有流處理器中的SRF數(shù)據(jù)通路,分析其在解決圖搜索問題時多線程訪問SRF激烈競爭的不足,提出了多體多控制器的SRF結(jié)構(gòu),增加SRF的并行度,并基于AXI協(xié)議實現(xiàn)了SRF中的體與處理器中的核之間的交叉互連。該數(shù)據(jù)通路能夠均衡處理多線程訪問SRF的請求,且具有較好的吞吐帶寬,有效適應(yīng)了處理器核對SRF的細(xì)粒度訪問。第二,通過深入分析該流加速部件在執(zhí)行圖搜索算法時訪問SRF的負(fù)載特性,進(jìn)一步優(yōu)化SRF數(shù)據(jù)通路,提出了處理器核私有SRF中的體方法,避免了它們之間復(fù)雜的交叉互連,提升了流加速部件的整體性能。第三,分析已有流處理器中的訪存數(shù)據(jù)通路,針對其不適合多線程細(xì)粒度訪存的問題,設(shè)計了基于消息包的高并發(fā)、低延遲的訪存數(shù)據(jù)通路,該方法不僅能夠均衡處理各線程的訪存請求,而且也具有較好的訪存帶寬和延遲,滿足了多線程處理圖搜索問題的需求。第四,針對圖搜索算法中共享數(shù)據(jù)一致性的問題,首先探索了通過加解鎖SPM來維護(hù)一致性的方法,但發(fā)現(xiàn)該方法會導(dǎo)致訪問SPM的激烈沖突。然后,進(jìn)一步研究了多線程執(zhí)行圖搜索算法時訪問共享數(shù)據(jù)的特性,提出了在訪存數(shù)據(jù)通路中加入事務(wù)型訪存的機(jī)制,通過原子性操作內(nèi)存中的共享數(shù)據(jù)來保護(hù)其一致性,避免了頻繁訪問SPM的沖突。同時,也設(shè)計了該模塊高效并發(fā)的訪存接口。該方法有效減小了多線程競爭訪問共享數(shù)據(jù)的阻塞時間,提高了線程間的并行性,增加了內(nèi)存的帶寬利用率,使得該流加速部件的整體性能得到提升。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 圖搜索 流加速部件 數(shù)據(jù)通路
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景12-14
• 1.1.1 大數(shù)據(jù)問題對傳統(tǒng)處理器的挑戰(zhàn)12
• 1.1.2 圖搜索成為研究大數(shù)據(jù)問題的熱點之一12-13
• 1.1.3 面向圖搜索的流加速部件13-14
• 1.2 相關(guān)研究工作14-18
• 1.2.1 Imagine中的數(shù)據(jù)通路14-15
• 1.2.2 Cell中的數(shù)據(jù)通路15-16
• 1.2.3 傳統(tǒng)處理器中的數(shù)據(jù)通路16-18
• 1.3 課題的研究內(nèi)容與創(chuàng)新18
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 面向圖搜索的流加速部件20-30
• 2.1 圖搜索20-23
• 2.1.1 串行BFS算法20-21
• 2.1.2 并行BFS算法21-22
• 2.1.3 圖搜索的規(guī)模22-23
• 2.2 流加速部件23-29
• 2.2.1 基于流體系結(jié)構(gòu)的指令集23-24
• 2.2.2 多節(jié)點并行系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)24-25
• 2.2.3 流處理器核25-26
• 2.2.4 單節(jié)點的結(jié)構(gòu)框架26-29
• 2.3 小結(jié)29-30
• 第三章 SRF數(shù)據(jù)通路的設(shè)計和優(yōu)化30-48
• 3.1 問題描述30-32
• 3.1.1 SRF的功能需求30-31
• 3.1.2 已有設(shè)計的分析31-32
• 3.2 SRF數(shù)據(jù)通路的設(shè)計32-44
• 3.2.1 設(shè)計方案32-39
• 3.2.2 數(shù)據(jù)測試39-43
• 3.2.3 性能分析43-44
• 3.3 SRF數(shù)據(jù)通路的優(yōu)化44-47
• 3.3.1 優(yōu)化方案44-45
• 3.3.2 數(shù)據(jù)測試45-46
• 3.3.3 性能分析46-47
• 3.4 小結(jié)47-48
• 第四章 訪存數(shù)據(jù)通路的設(shè)計與優(yōu)化48-65
• 4.1 問題描述48-50
• 4.1.1 訪存的功能需求48
• 4.1.2 已有設(shè)計的分析48-50
• 4.2 訪存數(shù)據(jù)通路的設(shè)計50-58
• 4.2.1 設(shè)計方案50-55
• 4.2.2 數(shù)據(jù)測試55-56
• 4.2.3 性能分析56-58
• 4.3 訪存數(shù)據(jù)通路的優(yōu)化58-64
• 4.3.1 優(yōu)化方案58-62
• 4.3.2 數(shù)據(jù)測試62-63
• 4.3.3 性能分析63-64
• 4.4 小結(jié)64-65
• 第五章 結(jié)束語65-68
• 5.1 工作總結(jié)65-66
• 5.2 研究展望66-68
• 致謝68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果74

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本文編號：620858