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RSS订阅原创 基于Tomasulo算法实现的乱序CPU（O3 CPU）仿真实验（中山大学）
本文基于gem5模拟器对RISC-V架构的O3乱序CPU进行仿真实验，通过调整指令队列(IQ)、重排序缓冲区(ROB)和物理寄存器三个关键参数，运行daxpy程序并记录总时钟周期数。实验采用自动化脚本批量测试48种参数组合，结果表明IQ和ROB大小是影响性能的主要瓶颈，扩大乱序执行窗口能显著提升指令级并行性，但也存在边际效应递减现象。研究为理解CPU微架构参数对性能的影响提供了量化依据。
2025-10-24 15:08:19
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原创 库推荐： Yquoter--跨市场行情数据一站式获取库
Yquoter是一款面向量化分析、科研与教学的跨市场行情数据获取工具，提供统一简洁的Python接口，支持A股、港股、美股三地数据一站式获取。核心功能包括历史K线、实时行情、基本面数据及常用技术指标计算，内置缓存机制提升效率，支持灵活配置数据源。其一次导入，三地通用的设计理念显著降低学习成本，适合量化初学者快速开展分析。项目开源且持续优化，欢迎社区反馈共建。
2025-10-21 00:15:05
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原创 弦振动问题求解的通用思路链
本文系统探讨了一维波动方程（弦振动问题）的通用求解思路。首先，通过问题诊断与分类，从方程的齐次性、空间定义域和边界条件三个维度确定求解策略。随后，介绍三种核心解析方法：达朗贝尔解法适用于无界域问题，揭示行波传播的物理机制；行波延拓法将半无界域问题转化为无界问题，通过对称延拓处理边界条件；分离变量法用于有界域问题，将复杂振动分解为驻波模态的叠加。文章还讨论了齐次化原理，以简化非齐次问题。这些方法不仅具有理论深度，还与信号处理、并行计算等现代技术密切相关，展现了数学物理方程的广泛适用性。
2025-09-30 13:26:41
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原创 HPC入门：矩阵计算初步优化尝试
矩阵乘法是AI计算的核心瓶颈，其效率直接影响模型训练与推理速度。本文通过不同语言（Python、Java、C）实现1024×512与512×2048矩阵乘法，对比性能差异。Python因解释执行效率低，耗时364秒；Java通过JIT优化提升至4.79秒；C语言通过循环顺序调整和编译优化（-O2）进一步缩短至0.44秒，最终结合向量化指令和优化库（MKL/AOCL）实现0.21秒，性能提升1700倍。关键优化点包括：循环顺序调整（提升缓存命中率）、编译器优化、硬件加速指令（如AVX2）及高效数学库调用
2025-09-19 16:57:08
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空空如也
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