为研究异构多核片上系统(multi-processor system on chip,MPSoC)在密集并行计算任务中的潜力,文章设计并实现了一种适用于粗粒度数据特征、面向任务级并行应用的异构多核系统动态调度协处理器,采用了片上缓存、任务输出的多级写回管理...为研究异构多核片上系统(multi-processor system on chip,MPSoC)在密集并行计算任务中的潜力,文章设计并实现了一种适用于粗粒度数据特征、面向任务级并行应用的异构多核系统动态调度协处理器,采用了片上缓存、任务输出的多级写回管理、任务自动映射、通讯任务乱序执行等机制。实验结果表明,该动态调度协处理器不仅能够实现任务级乱序执行等基本设计目标,还具有极低的调度开销,相较于基于动态记分牌算法的调度器,运行多个子孔径距离压缩算法的时间降低达17.13%。研究结果证明文章设计的动态调度协处理器能够有效优化目标场景下的任务调度效果。展开更多
在机器阅读理解任务中,如何在包含不可回答问题的情况下提高答案的准确性是自然语言处理领域的一项重要挑战.虽然基于深度学习的机器阅读理解模型展现出很好的性能,但是这些模型仍然存在抽取特征冗余、语义信息不全面、问题分类任务和...在机器阅读理解任务中,如何在包含不可回答问题的情况下提高答案的准确性是自然语言处理领域的一项重要挑战.虽然基于深度学习的机器阅读理解模型展现出很好的性能,但是这些模型仍然存在抽取特征冗余、语义信息不全面、问题分类任务和答案抽取任务耦合性不强的问题.为了解决以上问题,本文提出一种结合门控机制和多级残差结构的多任务联合训练模型GMRT(Gated Mechanism and Multi-level Residual Structure for Multi-task Joint Training),以提升机器阅读理解任务中答案预测的准确性.GMRT构建门控机制来筛选交互后的关联特征,从而控制信息的流动.采用多级残差结构分别连接注意力机制和门控机制,保证每个阶段都保留原始语义信息.同时,通过边缘损失函数对问题分类任务和答案抽取任务联合训练,确保预测答案过程中任务之间的强耦合性.在SQuAD2.0数据集上的实验结果表明,GMRT模型的EM值和F1值均优于对比模型.展开更多
文摘为研究异构多核片上系统(multi-processor system on chip,MPSoC)在密集并行计算任务中的潜力,文章设计并实现了一种适用于粗粒度数据特征、面向任务级并行应用的异构多核系统动态调度协处理器,采用了片上缓存、任务输出的多级写回管理、任务自动映射、通讯任务乱序执行等机制。实验结果表明,该动态调度协处理器不仅能够实现任务级乱序执行等基本设计目标,还具有极低的调度开销,相较于基于动态记分牌算法的调度器,运行多个子孔径距离压缩算法的时间降低达17.13%。研究结果证明文章设计的动态调度协处理器能够有效优化目标场景下的任务调度效果。
文摘在机器阅读理解任务中,如何在包含不可回答问题的情况下提高答案的准确性是自然语言处理领域的一项重要挑战.虽然基于深度学习的机器阅读理解模型展现出很好的性能,但是这些模型仍然存在抽取特征冗余、语义信息不全面、问题分类任务和答案抽取任务耦合性不强的问题.为了解决以上问题,本文提出一种结合门控机制和多级残差结构的多任务联合训练模型GMRT(Gated Mechanism and Multi-level Residual Structure for Multi-task Joint Training),以提升机器阅读理解任务中答案预测的准确性.GMRT构建门控机制来筛选交互后的关联特征,从而控制信息的流动.采用多级残差结构分别连接注意力机制和门控机制,保证每个阶段都保留原始语义信息.同时,通过边缘损失函数对问题分类任务和答案抽取任务联合训练,确保预测答案过程中任务之间的强耦合性.在SQuAD2.0数据集上的实验结果表明,GMRT模型的EM值和F1值均优于对比模型.
