面向集成异构平台的负载分析与优化关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 主要符号对照表 | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-23页 |
| 1.1 论文背景与意义 | 第10-18页 |
| 1.1.1 集成异构处理器的发展过程 | 第11-13页 |
| 1.1.2 并行编程模型 | 第13-16页 |
| 1.1.3 不规则的程序 | 第16-18页 |
| 1.2 集成异构平台程序运行面临的关键问题 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和贡献 | 第19-23页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文的组织及各章内容简介 | 第20-21页 |
| 1.3.3 本文的主要贡献 | 第21-23页 |
| 第2章 相关工作 | 第23-38页 |
| 2.1 集成架构上的相关研究 | 第23-28页 |
| 2.1.1 针对通用程序的研究 | 第23-25页 |
| 2.1.2 针对特定应用程序的研究 | 第25-27页 |
| 2.1.3 涉及硬件的研究 | 第27-28页 |
| 2.2 异构体系结构上的数据划分 | 第28-30页 |
| 2.3 不规则程序在异构体系结构上的优化 | 第30-31页 |
| 2.4 性能模型 | 第31-32页 |
| 2.5 不规则负载的存储格式 | 第32-36页 |
| 2.6 常用的异构平台基准测试程序集 | 第36-38页 |
| 第3章 集成架构多设备混合运行性能分析 | 第38-57页 |
| 3.1 集成架构混合运行的程序设计 | 第39-40页 |
| 3.2 任务负载分析 | 第40-41页 |
| 3.3 实验与分析 | 第41-52页 |
| 3.3.1 实验平台 | 第41-42页 |
| 3.3.2 混合运行实验结果 | 第42-46页 |
| 3.3.3 性能降级分析与优化 | 第46-52页 |
| 3.4 集成架构上的功耗分析 | 第52-55页 |
| 3.5 小结 | 第55-57页 |
| 第4章 集成架构性能预测 | 第57-67页 |
| 4.1 预测模型 | 第57-59页 |
| 4.2 程序类型预测 | 第59-63页 |
| 4.2.1 训练模型建立 | 第60-61页 |
| 4.2.2 预测模型分析 | 第61-63页 |
| 4.3 预测模型应用 | 第63-64页 |
| 4.4 数据划分点预测 | 第64-66页 |
| 4.5 小结 | 第66-67页 |
| 第5章 不规则程序的优化 | 第67-91页 |
| 5.1 观察与发现 | 第68-71页 |
| 5.1.1 集成架构执行模型 | 第68-70页 |
| 5.1.2 理解粗粒度数据划分的低效性 | 第70-71页 |
| 5.1.3 自动细粒度划分需求 | 第71页 |
| 5.2 FinePar框架工作 | 第71-77页 |
| 5.2.1 整体介绍 | 第71-72页 |
| 5.2.2 为实现细粒度划分的代码转化 | 第72-75页 |
| 5.2.3 性能建模 | 第75-77页 |
| 5.2.4 在线调试 | 第77页 |
| 5.3 FinePar评测与分析 | 第77-86页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第78-79页 |
| 5.3.2 FinePar实验结果 | 第79-81页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第81-83页 |
| 5.3.4 性能模型准确性分析 | 第83-85页 |
| 5.3.5 性能开销分析 | 第85-86页 |
| 5.4 细粒度划分方法讨论 | 第86-90页 |
| 5.4.1 建立更复杂的模型 | 第87-88页 |
| 5.4.2 进一步细粒度划分 | 第88-90页 |
| 5.4.3 应用范围 | 第90页 |
| 5.5 小结 | 第90-91页 |
| 第6章 总结与展望 | 第91-94页 |
| 6.1 总结 | 第91-92页 |
| 6.2 进一步工作 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第103-104页 |
