片上众核集群体系结构关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070037
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    王志英
  • 依托单位：
    中国人民解放军国防科技大学
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

随着半导体技术按照摩尔定律进一步延续，如何有效利用丰富的芯片资源成为研究的热点。片上多核处理器结构以其低功耗、高性能、低成本优势逐渐成为高性能处理器设计的主要途径。但是随着片上处理器核数量不断扩展、异构核的种类日益丰富，片上众核并行结构的复杂性使得其众多的计算资源难以得到有效的利用。本课题针对多核微处理器日益强大的计算能力和相对落后的多核组织与计算模式之间的矛盾，将日趋成熟的集群技术引入片上众核处理器体系结构的设计，为有效组织和利用众多处理器核提供有力支持。将从芯片底层设计出发，在片上众核集群并行硬件结构、硬件高效支持的片上众核集群并行编程模型以及片上众核集群资源管理等不同层面，深入研究延长摩尔定律的高性能众核微处理器的片上集群体系结构关键技术，为我国未来高性能处理器的发展探索新的道路。

结项摘要

随着半导体技术按照摩尔定律进一步延续，如何有效利用丰富的芯片资源成为研究的热点。片上多核处理器结构以其低功耗、高性能、低成本优势逐渐成为高性能处理器设计的主要途径。但是随着片上处理器核数量不断扩展、异构核的种类日益丰富，片上众核并行结构的复杂性使得其众多的计算资源难以得到有效的利用。本课题针对多核微处理器日益强大的计算能力和相对落后的多核组织与计算模式之间的矛盾，将日趋成熟的集群技术引入片上众核处理器体系结构的设计，为有效组织和利用众多处理器核提供有力支持。本课题取得了如下成果：1）研究片上众核集群并行硬件结构，提出了整体结构以及高效能节点优化方法与片上互连机制；2）研究片上众核并行编程模型，提出了硬件支持的混合并行编程模型，并针对数据并行加速器提出了高效流化执行模型；3）研究片上众核集群资源管理，提出了面向功耗和可用性的软硬协同的动态多线程化机制以及优化的任务划分与资源分配策略。本课题所突破的关键技术能够广泛用于众核处理器的设计与实现中, 为未来高性能处理器的发展奠定了理论和技术基础。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（2）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（18）
专利数量（3）
Dynamic Streamization Model Execution for SIMD Engines on Multicore Architectures
多核架构上 SIMD 引擎的动态流化模型执行
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Libo Huang, Zhiying Wang, Nong Xiao, Qiang Dou
  • 通讯作者：
    Libo Huang, Zhiying Wang, Nong Xiao, Qiang Dou
Efficient Utilization of SIMD Engines for General-Purpose Processors
通用处理器 SIMD 引擎的高效利用
  • DOI：
    10.1093/comjnl/bxt049
  • 发表时间：
    2014-08
  • 期刊：
    The Computer Journal
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Libo Huang, Zhiying Wang, Nong Xiao, Qiang Dou
  • 通讯作者：
    Libo Huang, Zhiying Wang, Nong Xiao, Qiang Dou
一种低成本128位高精度浮点SIMD乘加单元的设计与实现
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机工程与科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄立波, 王志英, 沈立, 马胜
  • 通讯作者：
    黄立波, 王志英, 沈立, 马胜
单节点多GPU集群下HPL动态负载均衡优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈任之;黄立波;陈顼颢;王志英
  • 通讯作者：
    王志英
Adaptive Communication Mechanism for Accelerating MPI Functions in NoC-Based Multicore Processors
用于加速基于 NoC 的多核处理器中的 MPI 功能的自适应通信机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Libo Huang;Zhiying Wang;Nong Xiao;Yongwen Wang;Qiang Dou
  • 通讯作者：
    Qiang Dou

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    王志英
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  • 通讯作者：
    王志英

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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