支持高效流处理的通用CPU体系结构关键技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61103016
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

近年来,伴随着视频压缩与互联网技术的广泛普及,多媒体计算蓬勃兴起,逐渐成为通用CPU的主流计算之一。它们对计算能力的急剧需求给通用CPU体系结构的设计带来了新的挑战:计算能力的提升严重滞后流处理计算要求,并且现有存储结构不能满足其数据访问行为特征。虽然以流处理器为代表的专用处理器针对此类应用展现出了巨大的计算性能潜力,但是其不能满足通用性需求。本课题针对多媒体应用日益提升的计算需求与通用CPU相对滞后的流处理能力之间的矛盾,引入流体系结构特征,提出了支持高效流处理的通用CPU体系结构,为有效组织和利用丰富的芯片资源提供有力支持。将在高效能通用CPU流存储结构、超高位宽数据并行加速器设计、支持流处理的高效能编程模型及其编译优化技术、通用CPU流模型的多核扩展方法等不同的层面,深入研究支持高效流处理的通用CPU体系结构关键技术,为未来通用CPU的发展奠定坚实的基础。

结项摘要

近年来,以图像以及视频流应用为代表的多媒体计算蓬勃兴起,逐渐成为通用CPU 的主流计算之一。为了控制逐渐提高的芯片开发成本,满足主流计算对高性能与低功耗的需求,人们渴求一种通用的CPU体系结构来满足各种不同标准的多媒体应用。这种对计算能力的急剧需求给通用CPU体系结构的设计带来了新的挑战:计算能力的提升严重滞后流处理计算需求,并且现有存储结构不能满足其数据访问行为特征。虽然以流处理器为代表的专用处理器针对此类应用展现出了巨大的计算性能潜力,但是其不能满足通用需求。.本项目针对流处理应用日益迫切的计算需求与相对低下的通用CPU计算能力之间的矛盾,引入在计算密集型应用中已经日趋成熟的流处理器技术,提出基于流模型的通用CPU体系结构,在高效能通用CPU流存储结构、高效能超高位宽数据并行加速器设计、面向流应用的高效能数据并行编程模型与编译优化技术以及通用CPU流模型的多核扩展方法等不同的层面,形成了高效支持流处理的通用CPU 体系结构关键技术。这为解决阻碍通用CPU的流处理性能提升问题探索了新的道路,具有重要的理论和现实意义。.在课题研究期间,共发表高水平论文22篇,其中SCI 期刊论文10篇(IEEE/ACM Transactions期刊5篇)。出版英文学术专著1本(由著名Morgan Kaufmann出版社出版),申请专利9项,获得授权3项。毕业博士研究生5名,硕士研究生4名。课题所形成的部分成果获2012年湖南省自然科学优秀学术论文一等奖与2013年湖南省自然科学奖二等奖。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(1)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(12)
专利数量(0)
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
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
MAC or Non-MAC: Not a Problem
MAC 或非 MAC:不是问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Circuits, Systems, and Computers
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Libo Huang;Li Shen;Yashuai Lv;Zhiying Wang;Kui Dai
  • 通讯作者:
    Kui Dai
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
Efficient Utilization of SIMD Engines for General-Purpose Processor
通用处理器 SIMD 引擎的高效利用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Parallel Computing
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Libo Huang;Zhiying Wang;Nong Xiao;Qiang Dou
  • 通讯作者:
    Qiang Dou

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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其他文献

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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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