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分层并行计算模型被引量：9: 1; 作者陈国良苗乾坤 +2 位作者孙广中徐云郑启龙《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期841-847,共7页; 传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各... 展开更多; 关键词分层并行计算模型并行算法设计模型并行程序设计模型并行程序执行模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新并行遗传算法及其应用被引量：2: 2; 作者唐钟张葛祥《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第7期9-11,71,共4页; 基于量子计算的概念和原理,本文提出一种新并行量子遗传算法,即粗粒度并行量子遗传算法(CGPQGA)。该算法的核心是引入层环粗粒度并行计算模型和一种新进化策略。由于CGPQGA只需迁移搜索到的最佳个体到各个子群体,因而算法的通信开销很... 展开更多; 关键词并行遗传算法量子遗传算法并行计算模型全局寻优能力量子计算进化策略通信开销应用实例收敛速度粗粒度子群体控制器个体最佳迁移搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

更实际的并行算法的设计: 3; 作者寿标李晓峰《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1996年第6期445-449,共5页; 大规模并行计算机（ＭＰＣ）的出现和发展迫切要求有新的并行算法设计理论和技术来指导更实际的并行算法的设计。本文首先简单介绍了针对ＭＰＣ提出的ＬｏｇＰ和Ｂａｒｉｅｒ－ＬｏｇＰ并行计算模型，然后借助于Ｂａｒｒｉｅｒ－Ｌｏｇ... 展开更多; 关键词并行计算机并行计算模型并行算法设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OpenMP的文件压缩与解压的并行设计模型被引量：2: 4; 作者胡荣邹承明《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2684-2690,共7页; 在多核环境下,对文件压缩与解压并行算法进行研究,提出一种基于OpenMP的文件压缩处理并行设计模型。该模型由查找热点代码、并行化分析、并行建模、实现、调试等步骤组成。以动态哈夫曼算法为研究算法,将多核压缩处理并行设计模型应用... 展开更多; 关键词 OPENMP 并行设计模型多核多线程 Huffman并行算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架被引量：8: 5; 作者谢坤鹏卢冶 +4 位作者靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1409-1427,共19页; 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量... 展开更多; 关键词卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分层并行计算模型被引量：9: 1; 作者陈国良苗乾坤孙广中徐云郑启龙; 机构中国科学技术大学计算机科学与技术系; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期841-847,共7页; 基金国家自然科学基金重点项目(60533020)资助; 文摘传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各个模型的特点及研究内容.理论分析结果表明,通过分层,每个阶段的模型分工明确,目标单一,指导性强.; 关键词分层并行计算模型并行算法设计模型并行程序设计模型并行程序执行模型; Keywords parallel computation layered model parallel algorithm design model parallel programming model parallel execution model; 分类号 TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP338.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新并行遗传算法及其应用被引量：2: 2; 作者唐钟张葛祥; 机构中国工程物理研究院计算机研究所西南交通大学电气工程学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第7期9-11,71,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.69574026); 文摘基于量子计算的概念和原理,本文提出一种新并行量子遗传算法,即粗粒度并行量子遗传算法(CGPQGA)。该算法的核心是引入层环粗粒度并行计算模型和一种新进化策略。由于CGPQGA只需迁移搜索到的最佳个体到各个子群体,因而算法的通信开销很小。通过用CGPQGA设计控制器的应用实例表明,CGPQGA优于常规并行遗传算法,能加速子群体中最佳个体的迁移,收敛速度快,全局寻优能力强,同时具有勘探和开采的能力。; 关键词并行遗传算法量子遗传算法并行计算模型全局寻优能力量子计算进化策略通信开销应用实例收敛速度粗粒度子群体控制器个体最佳迁移搜索; Keywords Genetic algorithm parallel computation Coarse-grained model Controller design; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] O242.23 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名更实际的并行算法的设计: 3; 作者寿标李晓峰; 机构中国科学技术大学计算机系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1996年第6期445-449,共5页; 基金国家自然科学基金 863计划的资助; 文摘大规模并行计算机（ＭＰＣ）的出现和发展迫切要求有新的并行算法设计理论和技术来指导更实际的并行算法的设计。本文首先简单介绍了针对ＭＰＣ提出的ＬｏｇＰ和Ｂａｒｉｅｒ－ＬｏｇＰ并行计算模型，然后借助于Ｂａｒｒｉｅｒ－ＬｏｇＰ模型从通信平衡、数据分配和重叠通信与计算这三个方面讨论了更实际的并行算法设计的一般方法和技巧。; 关键词并行计算机并行计算模型并行算法设计; Keywords Massively parallel computer, parallel computation model, parallel algorithm design, bitonic sorting.; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP338.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OpenMP的文件压缩与解压的并行设计模型被引量：2: 4; 作者胡荣邹承明; 机构湖南工学院计算机与信息科学学院武汉理工大学计算机科学与技术学院; 出处《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期2684-2690,共7页; 基金湖南省科技计划项目(2013GK3036) 湖南省教育厅科学研究项目(12C0653) 衡阳市科技计划项目(2013KG71); 文摘在多核环境下,对文件压缩与解压并行算法进行研究,提出一种基于OpenMP的文件压缩处理并行设计模型。该模型由查找热点代码、并行化分析、并行建模、实现、调试等步骤组成。以动态哈夫曼算法为研究算法,将多核压缩处理并行设计模型应用到文件压缩与解压中。并在文件并行处理过程中,与数据分解法相结合对数据文件进行分割,将分解后的数据由主线程分给多个处理器上的多个子线程来并行处理,以此提高多核处理器的利用率并提高文件压缩效率。最后通过实验模拟验证模型以及算法性能。研究结果表明：在八核处理器下通过对文本文件、图像文件和音频文件等多种不同类型文件进行压缩解压试验,验证了动态Huffman并行算法与串行算法相比其加速比可以达到1.5~8.0倍,性能也得到很大提高。; 关键词 OPENMP 并行设计模型多核多线程 Huffman并行算法; Keywords OpenMP parallel design model multi-core and multi-threading Huffman parallel algorithm; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架被引量：8: 5; 作者谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛; 机构南开大学计算机学院天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院); 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1409-1427,共19页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFB2100304) 国家自然科学基金项目(62002175) +3 种基金中国高校产学研创新基金项目(2020HYA01003)。; 文摘卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能.; 关键词卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计; Keywords convolutional neural network quantization decoupling of quantization algorithm encode and decode in parallel on-chip resource modeling accelerator design; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	分层并行计算模型	陈国良苗乾坤孙广中徐云郑启龙	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种新并行遗传算法及其应用	唐钟张葛祥	《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心	2005	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	更实际的并行算法的设计	寿标李晓峰	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	1996	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于OpenMP的文件压缩与解压的并行设计模型	胡荣邹承明	《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架	谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2022	8	在线阅读下载PDF 职称材料