11、多核架构中细/中粒度线程级并行支持的实现

多核架构中细/中粒度线程级并行支持的实现

1. 解耦线程架构(DTA)基础

DTA 中,可将主存全局数据访问替换为帧内存访问,线程在执行时能随时访问主存,还可利用 DMA 辅助预取机制完全解耦内存访问。为克服线延迟影响,DTA 的处理单元(PE)被分组为节点,节点尺寸设计使得同一节点内的所有 PE 能用同一时钟同步,且通过节点内简单互连网络实现快速通信。而节点间通信较慢,互连网络更复杂,但这对晶体管数量增加时实现可扩展性是必要的。

DTA 使用的特定硬件结构包括:
- 帧内存(FM) :位于每个 PE 附近的本地内存,用于存储线程数据,访问速度快,执行时不会导致停顿。
- 分布式调度器(DS) :由本地调度元素(LSE)和分布式调度元素(DSE)组成。每个 PE 有一个 LSE,管理本地帧并将资源请求转发给 DSE;每个节点有一个 DSE,负责在节点内处理器间分配工作负载,并转发到其他节点以实现负载均衡。调度器通过发送消息通信,消息可表示新帧分配、释放帧和在远程帧中存储数据。

此外,DTA 需要处理单元的指令集架构(ISA)提供最小支持,包括分配(FALLOC)和释放(FFREE)帧的新指令、向其他线程帧存储数据(STORE)和从帧加载数据(LOAD)的指令。若 PE 不能直接访问主存,还需要读写主存数据的指令。

2. 异构多核架构

未来芯片多处理器架构旨在解决可扩展性、能效和可编程性问题。为创建可扩展芯片,架构通常细分为通过片上网络(NoC)连接的节点,每个节点包含多个处理器或特定领域加速器。节点内通信使用更快网络(如交叉开关)连接所有元素

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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