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面向数据密集型应用的近数据处理架构设计 被引量:1
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作者 谢洋 李晨 陈小文 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期797-810,共14页
大数据时代,多核处理器在处理数据密集型应用时,面临着数据局部性低、访存延迟高和内核计算效率低等挑战。近数据处理对于降低访存延迟、提高内核计算效率具有重要潜力。设计了一种计算访存松耦合的近数据处理架构(LcNDP),部署在多核处... 大数据时代,多核处理器在处理数据密集型应用时,面临着数据局部性低、访存延迟高和内核计算效率低等挑战。近数据处理对于降低访存延迟、提高内核计算效率具有重要潜力。设计了一种计算访存松耦合的近数据处理架构(LcNDP),部署在多核处理器的共享缓存端和内存端。一方面通过迁移内核的访存任务,实现内核计算与访存的并行,隐藏访存开销;另一方面通过近数据计算单元,处理流数据计算,降低内核计算量和访存开销。实验结果表明LcNDP相较于传统多核架构,平均延迟降低了43%,与传统近数据处理的多核架构相比平均延迟降低了23%。 展开更多
关键词 近数据 数据密集型应用 计算机体系结构 多核处理器
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NDP-Ledger:面向区块链应用的通用高通量加速架构
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作者 安述倩 李文明 +5 位作者 范志华 吴海彬 吴萌 王达 张浩 唐志敏 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第11期1093-1103,共11页
区块链技术由于去中心化及不可篡改等特性,广泛应用于数字货币、支付交易等领域,其算法对计算能力和存储访问能力有较高要求,导致传统冯诺依曼结构在面向区块链应用时能效比较低。3D堆叠存储器因可以缓解冯诺依曼结构的访存瓶颈,成为了... 区块链技术由于去中心化及不可篡改等特性,广泛应用于数字货币、支付交易等领域,其算法对计算能力和存储访问能力有较高要求,导致传统冯诺依曼结构在面向区块链应用时能效比较低。3D堆叠存储器因可以缓解冯诺依曼结构的访存瓶颈,成为了热门研究方向之一。本文基于3D堆叠存储器技术及数据流执行模式,提出了一种面向区块链应用的高通量近数据处理(NDP)架构,NDP-Ledger。本文深入分析和论证了区块链应用的计算特征及3D堆叠存储技术在区块链应用中的适应性问题,并基于数据流执行模式设计了一种通用的高并发区块链加速体系结构,使区块链加速器在满足通用性的前提下提高处理性能。模拟评估结果表明,本文提出的区块链通用加速器结构,在典型区块链应用处理方面的性能优于主流的CPU和GPU。 展开更多
关键词 区块链 3D堆叠存储 近数据处理(ndp) 数据流 通用加速器结构
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近数据计算下键值存储中Compaction并行优化方法 被引量:1
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作者 孙辉 娄本冬 +2 位作者 黄建忠 赵雨虹 符松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期597-616,共20页
大规模非结构化数据的爆炸式增长给传统关系型数据库带来了极大的挑战.基于日志结构合并树(log-structured merge tree,LSM-tree)的键值存储系统已被广泛应用,并起到重要的作用,原因在于基于LSM-tree的键值存储能够将随机写转化为顺序写... 大规模非结构化数据的爆炸式增长给传统关系型数据库带来了极大的挑战.基于日志结构合并树(log-structured merge tree,LSM-tree)的键值存储系统已被广泛应用,并起到重要的作用,原因在于基于LSM-tree的键值存储能够将随机写转化为顺序写,从而提升性能.然而,LSM-tree键值存储也存在一些性能问题.一方面,键值存储利用compaction操作更新数据,保持系统平衡,但造成严重的写放大问题.另一方面,以传统计算为中心的架构下,compaction操作带来大量的数据传输,影响了系统性能.以数据为中心的近数据计算模型(near-data processing,NDP)为基础,利用该模型下主机端与近数据计算使能设备端的并行资源,提出基于系统并行与流水线并行的compaction优化方法(collaborative parallel compaction optimization for LSM-tree key-value stores,CoPro).当处理compaction操作时,CoPro主机端与NDP设备端协同执行compaction卸载任务.此外,进一步提出基于决策组件的CoPro+,根据系统资源变化以及负载键值对中值大小的变化来动态调整并行度,使NDP架构中计算资源的使用更加高效.在搭建的硬件平台上验证了CoPro的有效性. 展开更多
关键词 日志归并树 键值存储 近数据计算 任务卸载 数据-流水线并行
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基于动态任务迁移的近数据处理方法 被引量:1
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作者 华幸成 刘鹏 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2348-2356,共9页
为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理(NDP)方法.对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提... 为了应对大数据应用中数据移动对系统性能和能耗造成的负面影响,基于3D存储器集成存储与逻辑电路的特点和MapReduce模型的并发特性,提出一种基于动态任务迁移的近数据处理(NDP)方法.对MapReduce应用的工作流解耦以获取核心计算任务,提供迁移机制将计算任务动态迁移到NDP单元中;采用原子操作优化数据访问,从而大幅度减少数据移动.实验结果表明,对于MapReduce应用,提出的近数据处理方法将75%的数据移动约束在存储单元内部,有效减少了主处理单元与存储单元之间的数据移动.与目前最先进的工作相比,所提方法在系统性能和系统能效上分别有70%和44%的提升. 展开更多
关键词 近数据处理(ndp) MAPREDUCE 3D存储器 动态任务迁移
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