公共文化服务平台

共 5 条记录，以下是 1-5

全选清除导出

排序方式：

近阈值电压下可容错的一级缓存结构设计: 2020年; 随着硅的集成度和时钟频率的急剧提升,功耗和散热已成为体系结构设计中的关键挑战。近阈值电压技术是一种能够有效降低处理器能耗的有着广泛应用前景的技术。然而,在近阈值电压下,大量SRAM单元失效,导致一级缓存的错误率升升,给一级缓存的可靠性带来了严峻挑战。目前有很多学者通过牺牲缓存容量或者引入额外的延迟来纠正缓存的错误,但大多方法只能适应SRAM单元的低失效率环境,在高失效率的环境下表现较差。文中提出了一种基于传统6T SRAM的近阈值电压下可容错的一级缓存结构——FTFLC(Fault-Tolerant First-Level Cache),在高失效率的环境下,其表现出了更好的性能。FTFLC采用两级映射机制,利用块映射机制和位纠正机制分别对缓存行中有错的比特位和子数据块进行映射保护。此外,文中还提出了FTFLC初始化算法将两种映射机制结合,提高了可用的缓存容量。最后,使用gem5模拟器,在650 mV电压的高失效率环境下对FTFLC进行仿真实验,将其与3种已有缓存结构10T-Cache,Bit-fix,Correction Prediction进行对比。对比结果表明,FTFLC相比其他的缓存结构,在保持较低面积和能耗开销的同时,拥有至少3.86%的性能提升,且将L1 Cache的容量可用率提升了12.5%。; 程煜刘伟刘伟刘伟杜薇; 关键词：容错性可靠性低能耗

边缘计算中面向互动直播的用户分配策略被引量：1: 2023年; 将互动直播部署在边缘计算环境中,可以在网络边缘对直播视频进行转码和传输,通过用户附近的边缘服务器提供低延迟的直播服务.然而,在多边缘服务器、多用户场景下存在着直播用户分配问题,导致直播用户体验质量(quality of experience, QoE)无法得到保证.为了提高直播用户QoE,需要根据用户的个性化需求合理地分配服务器资源.首先分析真实数据集,发现大多数用户处于多基站重叠覆盖区域内,并且不同用户的互动需求存在差异;然后根据互动直播的特点提出一种适用于边缘计算场景的用户QoE模型,该模型综合考虑了直播用户的视频质量和互动体验;最后设计一种高效的直播用户分配算法,优化了多边缘服务器重叠覆盖区域内的直播用户QoE.仿真实验表明,所提出的用户分配策略可为用户提供高码率和低延迟的直播视频,同时能有效降低边缘服务器切换次数和码率抖动,使直播用户QoE相较于其他策略提升超过19%.; 刘伟刘伟刘伟彭若涛; 关键词：用户体验用户分配

面向访问模式的混合内存缓存替换策略被引量：1: 2020年; 大数据时代催生了很多以数据为中心的技术和应用,这对计算机主存的速度、容量、能耗提出了更高的要求。为了解决传统DRAM(Dynamic Random Access Memory)内存遇到的瓶颈,由DRAM和非易失性存储NVM(Non-Volatile Memory)组成的混合内存技术受到了广泛的关注。在混合内存环境下,缓存的性能至关重要。针对混合内存环境,已有的缓存替换策略研究都是对LRU2思想的改进,虽然考虑了DRAM数据和NVM数据缺失惩罚不对称的现象,但是在面对LRU(Least Recently Used)性能差的负载时也会存在缓存抖动和污染问题,仍然存在优化空间。文中针对不同类型的负载特点,考虑了不同访问模式下DRAM与NVM数据的竞争关系,提出了一种动态可调整的缓存替换策略DLRP(Dynamic Level Replacement Policy)。该策略在面对不同类型的负载时能动态地选择最优的替换策略,在保持整体命中率较好的同时降低了NVM的缺失和写回。实验结果表明,相比WBAR策略,DLRP不仅在IPC上有平均16.5%的提升,而且在能耗和写操作数量上分别降低了5.2%和5.1%。; 刘伟刘伟刘伟; 关键词：缓存替换 NVM

移动边缘计算中基于视频内容协作分发的联合激励机制被引量：2: 2021年; 随着智能设备存储和传输能力的提升,用户可通过设备—设备连接共享视频服务,在移动边缘网络中实现视频内容协作分发。然而,现有架构缺少合适的激励机制解决中继传输节点经济收益受损和本地数据泄露问题。针对视频内容边缘协作分发系统存在的问题,提出适用于多码率编码视频的联合安全和经济激励机制,并对该机制的差分隐私性、近似诚实性和个体理性进行了理论上的证明。最后由实验数据表明,该机制能有效保护参与用户的个体利益,提高视频服务总体效益。; 刘伟张涛; 关键词：激励机制反向拍卖

同构DVS集群中基于自适应阈值的并行任务节能调度算法被引量：8: 2013年; 目前,高能效的并行任务调度算法设计已经成为集群系统的研究热点.现有基于复制的节能调度算法主要利用阈值平衡系统的性能和能耗,但随机设置的阈值无法根据性能需求和环境参数等特征自动调节,导致调度算法存在一定的局限性.文中提出一种面向同构集群系统的两阶段节能调度算法ATES(Adaptive Threshold-basedEnergy-efficient Scheduling).首先,设计一种基于自适应阈值的任务复制策略,该策略能够自动计算最佳阈值,利用该阈值获取近似最优的任务分组.然后,将各分组任务调度到支持DVS的处理器上,并充分利用任务之间的空闲时间降低处理器电压.该算法将任务复制策略与电压调节技术有机结合,在调度过程中能够自动调整阈值,有效提高调度算法的能效.为了验证ATES算法的合理性,通过典型应用进行仿真实验,并与常见任务调度算法进行比较,结果表明ATES算法能够更好地实现性能和能耗之间的平衡.; 刘伟刘伟刘伟刘伟尹行段玉光; 关键词：高性能集群动态电压调节自适应阈值调度算法

全选清除导出

共1页<1>

刘伟

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

刘伟

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈