智能分区革命：破解大数据处理瓶颈的高效密钥！

最新推荐文章于 2025-12-21 16:12:16 发布

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#人工智能 #深度学习 #transformer #计算机视觉 #语言模型

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在当今计算密集型应用中，大规模数据处理面临严峻挑战：高维度、稀疏性和动态环境下的非平稳性不断推高系统开销，引发带宽瓶颈、延迟激增与资源浪费。三篇前沿论文不约而同地聚焦这一痛点，提出创新性解决方案——通过智能分区与聚类策略重塑计算架构。TeraNoC的混合网状交叉开关、SpGEMM的矩阵重排序与聚类优化、以及多标签数据流的增量分层分区，均以动态调整为核心，打破传统可扩展性枷锁。

这些方法巧妙平衡局部与全局交互，在内存访问、标签依赖和互连拓扑中挖掘隐性规律，将计算效率提升至新高度。它们不仅显著压缩延迟与功耗，更赋予系统实时适应能力，为下一代AI推理、科学计算与流处理奠定高效基石。

TeraNoC: A Multi-Channel 32-bit Fine-Grained, Hybrid Mesh-Crossbar NoC for Efficient Scale-up of ... 1000+ Core Shared-L1-Memory Clusters

方法：

文章首先构建了一个两层的层次化设计流程，将大规模集群划分为多个层次，每个层次采用不同的拓扑结构以平衡可扩展性、延迟和物理设计的可行性。在基础层次（Hier-L0）中，使用全组合交叉开关连接少量核心与部分L1内存银行，实现单周期低延迟访问；在更高层次（Hier-L1），通过2D网格NoC连接多个基础层次块，并利用路由器重映射器优化流量分配，以支持大规模集群的高效扩展。此外，文章还详细描述了TeraNoC的关键设计元素，包括对数交叉开关、细粒度路由器、路由器重映射器以及非对称请求通道的设计与实现，这些设计共同确保了TeraNoC在大规模多核集群中的高性能和高面积效率。

创新点：

提出了一种混合网格-交叉开关（Mesh–Xbar）拓扑结构，结合了2D网格的可扩展性和交叉开关的低延迟特性，有效解决了传统架构在大规模集群扩展时面临的性能瓶颈。
设计了一种路由器重映射器（Router Remapper），能够动态平衡网络流量负载，显著提高了多通道带宽的利用率，从而在高负载情况下保持高效的通信性能。
引入了可配置数量的读写请求通道，最大化利用物理布线资源，同时通过物理设计感知架构简化了多通道NoC的实现，降低了硬件设计的复杂度。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2508.02446

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Improving SpGEMM Performance Through Matrix Reordering and Cluster-wise Computation

方法：

文章首先通过SpGEMM计算生成候选相似行对，避免了传统层次聚类中计算成本高昂的局部敏感哈希（LSH）步骤。接着，利用这些相似行对构建CSR_Cluster格式，该格式通过将相似行分组到集群中，优化了对B矩阵的访问模式。最后，文章通过实验验证了该方法在多种矩阵和工作负载下的有效性，展示了其在提高SpGEMM性能方面的潜力。

创新点：

提出了一种新的层次聚类算法，通过结合基于SpGEMM的快速相似行对生成和新的稀疏矩阵格式，有效提高了SpGEMM的性能，平均加速比达到1.39倍，且预处理成本低。
引入了一种新的稀疏矩阵格式CSR_Cluster，支持按集群进行列式处理，提高了对B矩阵行访问的重用性，从而改善了数据局部性。
进行了迄今为止最全面的矩阵重排序和聚类对SpGEMM影响的实证研究，涉及110个矩阵、10种重排序算法和3种聚类策略，揭示了重排序和聚类在性能提升与预处理时间之间的权衡。

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2507.21253

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Online hierarchical partitioning of the output space in extreme multi-label data streams

方法：

文章首先通过Jaccard相似度度量来捕捉标签之间的相关性，并基于这些相似性进行在线分裂聚合聚类，从而动态地构建标签空间的层次结构。接着，iHOMER利用基于多变量伯努利过程的全局树形学习器来指导实例的划分，并在全局和局部层面集成漂移检测机制，以应对数据的非平稳性。最后，通过在23个真实世界数据集上的实验验证了iHOMER的有效性，结果表明iHOMER在多个性能指标上优于现有的先进方法。