数学库函数算法的特性致使函数存在大量的访存,而当前异构众核的从核结构采用共享主存的方式实现数据访问,从而严重影响了从核的访存速度,因此异构众核结构中数学库函数的性能无法满足高性能计算的要求。为了有效解决此问题,提出了一种...数学库函数算法的特性致使函数存在大量的访存,而当前异构众核的从核结构采用共享主存的方式实现数据访问,从而严重影响了从核的访存速度,因此异构众核结构中数学库函数的性能无法满足高性能计算的要求。为了有效解决此问题,提出了一种基于访存指令的调度策略,亦即将访存延迟有效地隐藏于计算延迟中,以提高基于汇编实现的数学函数库的函数性能;结合动态调用方式,利用从核本地局部数据存储空间LDM(local data memory),提出了一种提高访存速度的ldm_call算法。两种优化技术在共享存储结构下具有普遍适用性,并能够有效减少函数访存开销,提高访存速度。实验表明,两种技术分别能够平均提高函数性能16.08%和37.32%。展开更多
文摘数学库函数算法的特性致使函数存在大量的访存,而当前异构众核的从核结构采用共享主存的方式实现数据访问,从而严重影响了从核的访存速度,因此异构众核结构中数学库函数的性能无法满足高性能计算的要求。为了有效解决此问题,提出了一种基于访存指令的调度策略,亦即将访存延迟有效地隐藏于计算延迟中,以提高基于汇编实现的数学函数库的函数性能;结合动态调用方式,利用从核本地局部数据存储空间LDM(local data memory),提出了一种提高访存速度的ldm_call算法。两种优化技术在共享存储结构下具有普遍适用性,并能够有效减少函数访存开销,提高访存速度。实验表明,两种技术分别能够平均提高函数性能16.08%和37.32%。
文摘依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构。现有的研究表明,将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)进行结合,有助于模型更好地理解文本语义。然而,这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时,均忽略了句法依赖标签类型,同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义,导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征。针对以上问题,提出了一种结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析模型(Context and Dependency Syntactic Information,CDSI)。该模型不仅利用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)提取文本的上下文语义,而且引入了一种基于依存关系感知的嵌入表示方法,以针对句法结构挖掘不同依赖路径对情感分类任务的贡献权重,然后利用GCN针对上下文和依存句法信息同时建模,以加强文本表示中的情感特征。基于SWB,NLPCC2014和SMP2020-EWEC数据集进行验证,实验表明CDSI模型能够有效融合语句中的语义以及句法结构信息,在中文短文本情感二分类以及多分类中均取得了较好的效果。
