最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性...最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP(Energy-delay Product))、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法(Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS^(3)方法)”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标(性能最优、功耗最优、能效EDP最优)下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS^(3)方法的性能平均提升0.29%(平台A)、0.17%(平台B)、10.77%(平台C);功耗平均降低2.35%(平台A)、1.87%(平台B)、15.97%(平台C);EDP平均降低6.36%(平台A)、5.07%(平台B)、46.94%(平台C)。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS^(3)方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。展开更多
在一些较大面积的建筑物内,移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景,提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法(Voronoi region segmentation and path optimization,VSO),实现在大规模室内...在一些较大面积的建筑物内,移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景,提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法(Voronoi region segmentation and path optimization,VSO),实现在大规模室内场景下的快速路径规划。该算法使用广义维诺图(generalized Voronoi graph,GVG)从地图中构建拓扑图,在拓扑图上可以快速获得初始启发式路径。通过将采样过程约束在初始路径周围的区域,减少了对工作空间的过度探索。在此基础上,选择路径点将采样区域划分为多个子区域,之后在子区域中并行搜索路径来减少搜索空间并提升搜索速度。最后将连接各个子区域内的路径作为结果路径,并使用优化算法来平滑最终路径。仿真实验与机器人实验验证了该算法的实用性与有效性。展开更多
针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DF...针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DFT-MARTE)模型,设计基于该模型的处理点缓存计算算法、时序偏离概率检测算法和时序序列分析算法。处理点缓存计算算法动态更新缓存空间,使后续时序检测正常执行;时序偏离概率检测算法利用多线程并发模拟时序特性,检测需求中时序偏离问题;时序序列分析算法是基于梯度下降算法,拟合时序序列,指导用户优化需求。该模型相比传统数据流模型更适用航天嵌入式软件,利于后续开发和维护,具有极高的应用价值。展开更多
文摘最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP(Energy-delay Product))、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法(Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS^(3)方法)”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标(性能最优、功耗最优、能效EDP最优)下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS^(3)方法的性能平均提升0.29%(平台A)、0.17%(平台B)、10.77%(平台C);功耗平均降低2.35%(平台A)、1.87%(平台B)、15.97%(平台C);EDP平均降低6.36%(平台A)、5.07%(平台B)、46.94%(平台C)。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS^(3)方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。
文摘在一些较大面积的建筑物内,移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景,提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法(Voronoi region segmentation and path optimization,VSO),实现在大规模室内场景下的快速路径规划。该算法使用广义维诺图(generalized Voronoi graph,GVG)从地图中构建拓扑图,在拓扑图上可以快速获得初始启发式路径。通过将采样过程约束在初始路径周围的区域,减少了对工作空间的过度探索。在此基础上,选择路径点将采样区域划分为多个子区域,之后在子区域中并行搜索路径来减少搜索空间并提升搜索速度。最后将连接各个子区域内的路径作为结果路径,并使用优化算法来平滑最终路径。仿真实验与机器人实验验证了该算法的实用性与有效性。
文摘针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DFT-MARTE)模型,设计基于该模型的处理点缓存计算算法、时序偏离概率检测算法和时序序列分析算法。处理点缓存计算算法动态更新缓存空间,使后续时序检测正常执行;时序偏离概率检测算法利用多线程并发模拟时序特性,检测需求中时序偏离问题;时序序列分析算法是基于梯度下降算法,拟合时序序列,指导用户优化需求。该模型相比传统数据流模型更适用航天嵌入式软件,利于后续开发和维护,具有极高的应用价值。
