基于测试向量压缩的多核并行测试
并行计算教学探讨
292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表，是一个国家经济和科技实力的综合体现，也是促进经济、科技发展，社会进步和国防安全的重要工具，是世界各国竞相争夺的战略制高点。
受半导体发热效应的影响，单处理器上的运算速度已经达到极限。
2003年以后，“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径，并在行业中迅速普及。
并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目，成为“贵族产品”。
随着微电子技术的发展，使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。
同时，互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切，Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实，并催生了云计算和大数据。
产业的迅速发展刺激着人才需求的变化，并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。
总之，无论是计算性能发展的要求，还是产业发展的需求，都给计算机人才的培养带来了重大的影响。
具体的影响是什么？本科教育如何应对？文章就这些问题做了进一步的探讨。
二、并行计算综述（一）并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是一种相对于串行的计算模式，是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。
狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分由一个独立的处理机来并行处理。
（二）并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。
可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。
（1）处理单元级并行即以处理单元（PU）为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。
比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器（GPU）。
（2）CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构，即多处理机系统。
比如共享存储模式的对称多处理机（SMP 系统）和分布式存储模式的大规模并行处理机（MPP）系统。
应用多核CPU的高性能计算技术研究
应用多核CPU的高性能计算技术研究在现代计算机系统中，多核CPU已经成为了标配。
多核CPU 可以同时执行多条指令，使得计算机系统的吞吐量得到了明显的提高。
然而，要发挥多核CPU的性能，需要开发一些应用程序，这些应用程序可以充分利用多核CPU的计算能力。
本文将介绍一些应用多核CPU的高性能计算技术的研究。
一、并行计算并行计算是指在一台计算机上同时执行多个任务，以提高计算机系统的效率和性能。
并行计算可以通过多线程、多进程或向量计算来实现。
其中，多线程是最常用的技术，因为它比其他技术更容易实现和管理。
多线程技术可以充分利用多核CPU的计算能力，因为每个线程可以在一个CPU核心上执行。
在并行计算中，需要解决的一个重要问题是数据同步。
由于多个线程或进程同时执行，它们可能会访问同一个内存区域。
如果不进行同步，就会产生数据冲突，导致计算结果出错。
因此，需要采用一些同步机制，例如互斥锁、读写锁、条件变量等。
二、CUDA技术CUDA技术是一种由英伟达公司开发的并行计算技术，它可以在GPU上同时执行多个线程。
CUDA技术可以充分利用GPU的计算能力，因为GPU可以同时处理大量的数据。
相比之下，CPU更适合处理复杂的控制流程。
CUDA技术可以用于许多应用程序，例如科学计算、图形处理等。
在CUDA技术中，每个线程都可以访问独立的内存空间，因此不需要同步机制。
但是，需要考虑如何将数据从主机内存复制到GPU内存。
数据复制是一个耗时的操作，如果复制的数据量很大，就会影响程序运行的效率。
因此，需要采用一些优化技术，例如异步数据复制、零拷贝技术等。
三、MPI技术MPI技术是一种分布式计算技术，它可以将多个计算节点组合成一个计算集群，以充分利用各个节点的计算能力。
MPI技术可以用于许多应用程序，例如分子动力学模拟、天气预报、金融风险评估等。
在MPI技术中，每个计算节点都有独立的内存空间，因此需要采用一些数据通信机制来实现节点之间的数据交换。
硕士学位论文评阅意见模板
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论文题目
基于多核并行计算的电力系统故障计算方法研究
请于年月日前寄回华中科技大学院（系）收
评阅参考提纲
一、论文的理论及实际意义
二、对论文的研究内容、研究方法及研究结果的意见
三、论文中是否有新的见解或创造性成果
四、从论文来看研究生掌握本专业基础理论的程度及其科研能力
10.2.4节第一段中“在继电保护整定计算中…”一句的“非母线断路加相继动作”是否为非母线短路加相继动作？请列出此句话的出处。
论文题目
大型船舶电力系统继电保护原理与系统仿真
学科（专业）
电力系统及其自动化
评价
指标
评价要素
分项评价（请打“√”）
优
良
一般
较差
选题与综述
论文选题有较大的学术或应用价值；
阅读广泛，综合分析能力强，了解本领域国内外学术动态。
√
内容与成果
研究思路清晰，技术路线合理，取得实质性成果；
论文有新的见解，成果有独到之处；
有一定的经济效益、社会效益或学术贡献。
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知识与能力
实验方法或运算方法先进，结果正确，可靠；
学位论文体现作者掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力。
√Leabharlann 工作量工作量饱满。√
论文
作者广泛阅读了相关文献，对研究和应用现状进行了分析和综述，开展了有价值的研究工作。论文的主要有特色的工作和取得的成果如下：
1．在总结电力系统故障计算原理和方法的基础上，指出故障计算程序的设计方法和步骤，进而引出并行计算发发，选择了基于共享内存模型的OpenMP并行技术。
211087059_数字信号处理器（DSP）测试方法标准研究
标准评析数字信号处理器（DSP）测试方法标准研究■ 李秦华 李 可（中国电子技术标准化研究院）摘 要：本文对当前国内外数字信号处理器（DSP）产品测试方法标准进行研究。
分析了现行的GJB 7705-2012《DSP测试方法》，提出了DSP内核工作频率测试方法、综合性能测试方法等新方法。
为开展DSP芯片性能测试或者集成了DSP IP 核的系统级芯片（SoC）中DSP性能测试工作提供了技术指引和支撑，为DSP相关的产品研发、产品测试验证提供了参考。
关键词：DSP，测试方法，标准DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.08.021Study on the Standard for Digital Signal Processor (DSP) Test MethodLI Qinhua LI Ke（China Electronics Standardization Institute）Abstract: This paper studies the current domestic and foreign standards for digital signal processor (DSP) product test method. This paper analyzes the current GJB 7705-2012,Test method for Digital Signal Processor (DSP), proposes new methods such as DSP core operating frequency and comprehensive performance test method. It provides technical guidance and support for DSP chip performance testing or DSP core performance testing in system-on-chip (SoC) with integrated DSP IP, and provides reference for the development and testing and verifi cation of DSP-related products. Keywords: DSP, test method, standards0 引 言DSP是以数字形式对信号进行变换、估值、滤波、压缩、增强等处理的专用芯片。
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很熟悉 □熟悉 □一般
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五、论文是否达到了硕士学位论文的水平
六、论文的不足之处及对论文工作的意见或建议
评语：
电力系统故障频发，针对各种故障配置的继电保护装置需要通过故障计算得到合理的保护定值，系统规模的扩大使得故障计算的效率受限，成为当前备受关注的研究课题。论文围绕电力系统故障计算方法开展研究，选题正确，具有理论意义和重要的应用价值。
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内容与成果
研究思路清晰，技术路线合理，取得实质性成果；
论文有新的见解，成果有独到之处；
有一定的经济效益、社会效益或学术贡献。
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知识与能力
实验方法或运算方法先进，结果正确，可靠；
学位论文体现作者掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事科学研究或独立担负专门技术工作的能力。
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工作量
工作的某实际电网系统为对象，采用基于OpenMP技术的多核并行计算方法，进行读取系统各个分区数据、节点导纳矩阵转换成节点阻抗矩阵及执行大量故障计算过程等测试，验证了该方法能够有效地提高故障计算的效率。 具有一定工程应用价值。
论文反映作者已掌握了本专业的基础理论知识，具有从事本专业科研开发的能力。论文叙述清楚、结论正确，达到了工学硕士学位论文的水平。
2．摘要略显头重脚轻，过分注重介绍，应着重介绍自己的工作。
3．请在文中有引用的地方标注参考文献（如22页第三段的李曾经说过等，3.3第二段“针对这一问题…”等），此类问题并不局限于本处所述。
高性能计算机体系结构的优化
高性能计算机体系结构的优化在当今信息时代，计算机已经成为人们工作、学习和生活中不可或缺的工具。
而随着科技的不断进步，高性能计算机的需求也在不断增长。
为了满足这一需求，并提升计算机的性能，人们不断进行计算机体系结构的优化研究。
本文将介绍高性能计算机体系结构的优化方面的内容。
一、并行计算并行计算是提升计算机性能的重要手段之一。
它将一个计算任务拆分成多个子任务，并且在多个计算核心上同时进行。
基于并行计算，人们设计了多种计算机体系结构，包括向量计算机、对称多处理器（SMP）、集群和云计算等。
1. 向量计算机向量计算机是利用向量指令和向量寄存器来进行计算的一种计算机体系结构。
它的特点是能够高效地执行并行向量计算任务。
通过优化向量计算机的硬件结构和指令集，可以进一步提升其性能。
2. 对称多处理器（SMP）对称多处理器是一种多处理器体系结构，其中每个处理器具有相同的地位，共享同一块内存。
SMP通过在多个处理器之间共享负载，提高计算机的整体性能。
优化SMP体系结构的方法包括增加处理器数量、提高内存带宽和改进进程调度算法等。
3. 集群和云计算集群和云计算是通过将多台计算机连接在一起来实现高性能计算的一种方式。
在集群和云计算环境下，任务被划分为多个子任务，并通过并行计算在多个计算节点上执行。
优化集群和云计算的关键是提高通信带宽和降低通信延迟，以及优化负载均衡和任务调度算法。
二、存储系统优化除了并行计算，存储系统也是影响计算机性能的重要因素。
存储系统优化的目标是提高数据的访问速度和吞吐量，以减少计算任务的等待时间。
1. 缓存优化缓存是存储系统中的一种高速缓存，用于存储CPU频繁访问的数据。
通过提高缓存的命中率和访问速度，可以加快计算任务的执行速度。
缓存优化的方法包括合理设置缓存大小和替换算法，以及优化数据的局部性。
2. 存储层次优化存储层次优化是指将数据存储在不同的存储介质中，并根据数据的访问频率和速度要求进行合理的存储分配。
基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究共3篇
基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究共3篇基于TMS320C6678的多核DSP并行处理应用技术研究1随着信息技术的发展和科技应用的不断提升，现代社会对计算处理能力的需求也越来越高。
但传统的单核张量处理器受到性能瓶颈的限制，在处理大规模数据和高负载任务时面临着无法满足需求的问题。
为此，多核处理器正在被广泛应用和研究，并成为当前高性能计算领域的热点技术。
基于TMS320C6678的多核DSP并行处理就是其中一种应用技术，它利用DSP（Digital Signal Processor）的特殊结构和灵活性，在数据处理、信号处理、声音处理等方面表现出眼花缭乱的性能。
该技术在信息处理、通信、影像处理、控制及自动化等领域广泛应用，并在科技创新和社会进步中发挥着巨大的作用。
多核DSP并行处理技术的核心是通过利用多个处理核心的协作，将每个处理核心的任务进行分解并行执行。
TMS320C6678作为TI公司推出的多核DSP，通过采用基于C66x核心的对称多处理（SMP）和低延迟互联技术，在多处理器之间实现高效通信、高性能计算和低功耗运行，实现高性能计算需求的快速响应。
多核DSP并行处理技术在应用中还可以选用一些常用的并行编程模型来进行代码开发与优化。
其中，OpenMP模型适用于多线程程序，可以在多核心某一个处理器上执行，可以较容易地实现自动化并行计算; pthread模型为应用提供了多线程机制，可以用于多核DSP系统共享内存下的多线程并行计算; MPI模型则是适用于多节点通信和分布式计算，更适合大规模的并行计算，这种模型需要考虑数据分布等问题，对编程能力要求较高。
在多核DSP并行处理的应用实例中，通信领域是其中之一。
以TMS320C6678为核心的网关系统，将数据在两个不同的网络之间转发，通过在不同节点的DSP中使用OpenMP编程模型，提高数据处理并行性能。
此外，多核DSP并行处理技术还在无线通信、人工智能、视觉、图像分析、智能检测等领域有着广泛的应用，其应用广泛性和高并发性也确实满足了现代社会高速发展的需求。
芯片验证测试&
芯片验证测试及失效分析1檀彦卓韩银和李晓维摘要本文对验证测试与失效分析技术进行了系统介绍，包括验证测试的一般流程、常用的分析方法以及基于验证测试的失效分析。
通过分析集成电路设计和制造工艺的发展给测试带来的影响，简要介绍了验证测试面临的挑战以及未来关注的若干问题。
1 芯片的验证测试在现代集成电路制造工艺中，芯片加工需要经历一系列化学、光学、冶金、热加工等工艺环节。
每道工艺都可能引入各种各样的缺陷。
与此同时由于特征尺寸的不断缩小，各类加工设施成本也急剧上升。
例如有人估计90nm器件的一套掩模成本可能超过130万美元。
因此器件缺陷造成的损失代价极为高昂。
在这种条件下，通过验证测试，分析失效原因，减少器件缺陷就成为集成电路制造中不可少的环节。
验证测试（Verification Test , Design Debug）是实现“从设计到测试无缝连接”的关键。
在0.18微米以下的制造工艺下，芯片验证测试变得更加至关重要。
它的主要任务是验证设计和测试程序（Test Programs）的正确性，确定芯片是否符合所有的设计规范（[2], pp.21）。
它通过合理的失效分析（Failure Analysis）不仅为探求设计的关键参数所决定的特性空间奠定基础，还为设计人员改进设计及时反馈有效的数据依据，并为优化整体测试流程、减小测试开销以及优化后期的生产测试（Production Test）开拓了便利途径。
对芯片最显著的改进不仅仅在设计流程中产生，而且在芯片调试和验证流程中反复进行。
尤其是在高性能芯片研制过程中，随着芯片复杂度的提高，对验证测试的要求更加严格，与设计流程的交互更加频繁。
因此，从某种意义上说，“设计”与“验证测试”是一个非常密切的“交互过程”。
对于设计工程师而言，关于芯片功能和性能方面的综合数据是关键的信息。
他们通常根据设计规范预先假设出关于芯片各项性能大致的参数范围，提交给验证测试人员，通过验证测试分析后，得出比较真实的性能参数范围或者特定值。
多核处理器中多级缓存替换策略的设计
摘要高速缓存是高性能处理器中提高访存速度的重要技术，其对处理器性能的影响至关重要。
本论文主要针对基于包容式高速缓存结构的多核处理器中，多核共享的最下级缓存不清楚其上层缓存的使用情况而导致下级缓存将上级的常用数据无效掉的问题，提出一种感应上级的最近最少使用(LRU, Least Recently Used）替换策略，将上级高速缓存(Cache)的局部性信息发送给下级Cache，下级Cache在数据替换的时候，结合上级Cache和本级Cache综合的局部性信息进行替换，避免上述错误的无效掉上级Cache常用数据的情况。
从而提高处理器执行效率和整体性能。
在上述理论基础上，以GEM5处理器模拟器为设计与测试平台，修改缓存模型中最外层高速缓存(LLC, Last Level Cache)的替换策略的代码。
具体方法主要为，在共享的LLC上加入upperAccess 标志位，以upperAccess标志位的状态为上级Cache数据使用情况的判断依据，在LLC需要做出替换决定时优化LLC高速缓存行(Cacheline)的替换顺序，尽量避免上层缓存的常用数据被替换掉，从而完成感应上级的LRU替换策略的加入，并以此减少二级缓存(L2 Cache)和更上级Cache出现包含式受害者(Inlusuve Victim)现象的次数。
在加入感应上级的LRU替换策略的模拟器模型中运行SPEC CPU2006测试集进行验证。
以L2和L3 Cache的每千条指令的未命中数据(MPKI, Miss per Kilo Instruction)和每周期指令数(IPC, Instruc-tions per cycle)数据为切入点，对比优化前后的缓存替换策略对系统整体性能的影响。
对比多个测试项目的结果，优化后单核测试下的IPC平均提升1.35%，L2 Cache 的MPKI平均降低1.5%。
优化后多核测试的IPC数据平均提升3.83%，L3 cache的MPKI平均降低5.0%。
基于任务的Cholesky分解多核并行化研究
４ ５ ２ １，Ｖ １ ２ Ｎｏ１ ０８ ０１ ｏ． ， ． ３ ２
计算机工程与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｎ ｄ ｓ ｎ ｏ ｐｔ Ｅ ｇｎ ｒ ｇａ Ｄｅｉ ｅ ｅｉ ｎ ｇ
地 观 察 程 序 的 执 行 ， 称 矩 阵 阶数 选 为 ２ ０ ， Ｏ ｅＭＰ 行 对 ００ 对 ｐ ｎ 并 算 法 程 序 分 析 的 结 果 如 图 １ 示 。Ｃ ｎｕｒｎｙ 当 中 用 Ｉｌ、 所 ｏｃｒ ｃ ｅ ｄｅ Ｐ ｏ、 ｋ ＩｅｌＯ ｅ 这 ５种 不 同状 态 来 表 示 并 发 状 态 ， ｏｒＯ 、 ａ ｖ ｒ ｄ 、 并采 用 不 同 的颜 色 显 示 ， 如 ， 色 表 示 利 用 率 低 ， 运 行 的线 程 数 例 红 即 少 于 Ｃ Ｕ 的 核 数 ； 色 表 示 理 想 的 并行 度 ， 运 行 的线 程 数 Ｐ 绿 即 等于 Ｃ Ｕ的核数 ，Ｐ 得到充分利用 。 Ｐ ＣＵ
计 算 机 工程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｎ ａｄ ｅ ｇ ２ １， ｏ ３， ０ ２ ０７ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ０１ Ｖ １ ２ Ｎ ． ４５ ｅ ｎ ｉ ｉ ． １
基于任务的 Ｃ ｏｅｋ 分解多核并行化研究 ｈｌ ｙ ｓ
吴华 平 ， 郑 晓薇 ， 张 建 强
算 的发展 方 向也 随着计算机 技术 的发展经 历着相 应的变化 ，
特 别 是 多 核 并 行 计 算 技 术 及 其 应 用 引起 了越 来 越 多 的 重 视 。 多 核 技 术 已广 泛 地 应 用 于 多 核 嵌 入 式 软 件 Ｖ Ｒ Ａ ， ｌＣ ｒ Ｅ Ｔ ＦＭｕ ｉ ｏｅ ｔ （ Ｃ 、 模 与 仿 真 和 傅 里 叶变 换 的 数 字 信 号 处 理 等 领 域 Ⅵ ）建 。 。 有 关 线 性 方 程 组 的 求 解 许 多 文 献 都 给 出 了很 好 的 方 法 。
多核处理器的优化算法设计
多核处理器的优化算法设计在当今互联网时代，处理器的性能与效率至关重要。
多核处理器作为一种比传统单核处理器更加先进的处理器，其性能远远超过了传统单核处理器。
然而，为了充分发挥多核处理器的性能，需要设计优化算法。
优化算法是指将一个问题的解向最优化方向移动时所采取的各种数学方法和计算模型。
对于多核处理器，优化算法的设计比单核处理器更具复杂性，需要考虑如何合理地分配处理能力，充分运用各核资源等问题。
为了提高多核处理器的效率，可以使用以下优化算法：1. 并行算法并行算法是一种可以在多核处理器上并行执行的算法，其核心思想是将一个问题拆分成多个小问题，并分配给不同的处理核心，最终合并各核心处理结果。
这种算法可以充分发挥多核处理器的性能，提高处理速度和效率。
例如，对于图像处理问题，可以将图像分成多个部分，在多核处理器上并行执行，最终合并各部分处理结果，可以大大提高图像处理速度。
2. 动态调度算法动态调度算法是指根据系统负载情况、处理器资源利用率等因素，动态调整处理器的运行状态，以达到最佳的处理效果。
该算法可以让多核处理器在运行过程中灵活地分配核心资源，并根据系统负荷自动调整核心运行状态，最终达到最佳性能。
例如，当系统负荷较重时，动态调度算法可以调整核心的运行状态，以降低系统负荷、提高处理效率。
3. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的算法，其核心思想是通过模拟进化过程，逐步优化问题的解。
对于多核处理器，可以使用遗传算法优化处理器的计算核心数量、各核心的运行速度等参数，最终得到最优的核心分配方案。
例如，可以利用遗传算法来优化多核处理器在高负荷情况下的性能表现，避免因处理器资源利用率不均衡导致性能下降。
除了以上算法外，还可以使用深度学习算法、进化算法、神经网络算法等多种优化算法来提高多核处理器的性能。
但需要注意的是，在使用优化算法时，要根据具体问题的特点和处理器的实际情况进行合理选择，才能达到最佳的优化效果。
并行计算中的多核CPU架构研究
并行计算中的多核CPU架构研究第一章: 引言近年来，信息技术的飞速发展，推动了高性能计算的发展。
多核CPU是高性能计算领域中的一个重要组成部分，其并行计算的能力成为计算速度提升的重要手段。
多核CPU架构研究就成为高性能计算领域中的一个热点研究方向。
本文旨在对多核CPU架构进行深入探讨和研究，掌握多核CPU的构成和工作原理，提升高性能计算领域的研究和应用水平。
第二章:多核CPU架构概述2.1多核CPU定义多核处理器，或称为多核中央处理器,是包含两个或者更多核心（即计算单元）的中央处理器。
多核处理器被设计成在计算机系统上有一个或更多的物理核心，例如在单个晶片上。
多核处理器最主要的设计目标是提高计算性能和吞吐量。
2.2多核CPU的分类多核处理器可以根据其不同的架构方式进行分类，目前主要包括对称多处理（SMP）、非对称多处理（ASMP）、网络处理器（NP）、多线程处理器等。
其中，对称多处理是应用比较广泛的多核处理器架构，未来趋势是采用非对称多处理。
2.3多核CPU的优点相对于单核处理器，多核CPU的优点如下：(1) 更高的处理性能和吞吐量：多核CPU有多个核心可以并行处理任务，加快数据计算和处理的速度。
(2) 更好的能耗控制：可以通过关闭不必要的核心或电压/频率调整等方案调整功率，实现更优的能源管理方式。
(3) 更低的成本：因为整个系统只需要一个管脚，可以减少必须的硬件芯片数量，从而降低整个系统的生产成本。
第三章：多核CPU架构实现和运作原理3.1多核CPU架构多核CPU由多个core组成，每个core都可以执行独立的计算任务。
多核CPU可以采用不同的架构，常见的有对称多处理(SMP)和非对称多处理（ASMP）。
(1) 对称多处理(SMP)对称多处理是一种多核CPU的通用架构，所有的核心都具有相同的功能，并且共享主存储器。
SMP的每个核心执行的任务必须通过主存储器来共享，这使得SMP在处理共享内存多任务时具有较好的性能优势，但同时也需要考虑不同核心之间的同步和数据一致性问题。
基于多核处理器实时并行半实物仿真平台研究
中图分类号 ： １ ９ １ ． ９
文献标识码 ： Ｂ
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｆ Ｒｅ ａ ｌ － Ｔｉ ｍｅ Ｐａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ Ｓ ｅ ｍｉ － Ｐ ｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
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测试压缩
数字电路测试压缩方法韩银和胡瑜董婕王伟李华伟李晓维摘要本文介绍面向数字电路的测试压缩方法。
测试向量分为测试激励向量和测试响应向量，因此测试压缩也分为测试激励压缩和测试响应压缩。
本文对这两个方面分别进行了介绍，最后还介绍了多种主流测试压缩工具。
关键词数字电路、测试激励压缩、测试响应压缩1 引言随着集成电路制造工艺水平的提升和芯片面积的增加，大规模集成电路测试需要越来越多的测试数据。
如在中科院计算所设计的龙芯2号芯片中，完成一个完整的测试大概需要2G位的测试数据[1]。
如果芯片中集成多个数字芯核，那么测试数据将更为庞大。
数量巨大的测试向量会带来很多问题。
首先，测试设备需要比较大的存储容量来存储这些向量；其次，为了将测试数据从测试设备传输到芯片需要非常多的测试通道；同时为了提供实速测试，测试设备的频率也需要提得非常高。
所有这些问题，固然都可以通过更换高档的测试设备来解决，然而使用越高档的测试设备意味着芯片的测试成本也越高。
因此，简单升级测试设备并不是一个很好的解决方案，需要寻求新的测试方法。
测试压缩能够有效地减少测试数据量，也能够降低对测试数据存储容量和测试设备数据传输通道的需求，还可以减少测试时间和测试功耗。
图1显示了测试压缩体系结构原理。
测试压缩结构主要包含测试激励压缩（片上表现为解压缩电路）和测试响应压缩。
从流程上来看，首先使用离线的软件工具对原始测试向量进行压缩，并将压缩后的测试向量存储到测试设备中。
在测试准备阶段，将压缩后的数据装载到测试激励解压缩电路，解压缩电路再将向量数据解码后通过扫描链施加到待测电路（芯核）上。
在测试阶段，待测电路处于功能状态，捕捉测试响应，最后再通过扫描链将响应数据传送给响应压缩电路压缩，压缩后结果和测试节点上存储的期望结果相比较，以确定芯片是否包含故障。
可以看出无论是存放在测试节点中的测试激励，还是测试响应都是经过压缩的，所以其体积非常小。
图1. SOC测试压缩结构原理图测试压缩包含两个方面，相应的测试压缩有两个主要的研究领域：（1）测试激励端的压缩；（2）测试响应压缩。
使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能
使用MATLAB并行计算功能提高多核系统性能2009-12-13 22:12:11| 分类：matlab相关| 标签：|字号大中小订阅maxNumCompThreads 命令由于处理器时钟频率的限制，增加核并不意味着是计算性能的提高。
为了充分利用新的多核硬件在性能上的优势，软件的基层结构需要向并行计算转换。
MATLAB并行计算工具箱就是这种需求的产物，它能很好地实现在多核系统上进行并行运算。
文章以典型的数值计算问题为例描述如何使用基本的两种并行运算方式：线程和并行for循环。
典型数值计算问题为了举例说明这两种方法，我们使用MATLAB 测试一个有关Girko圆定律的假设。
Girko圆定律的内容是：一个N×N的随机矩阵（它的元素服从正态分布）的特征值位于半径为的圆内。
假设Girko圆定律能被修改应用到奇异值上。
这个假设是合理的因为奇异值是一个变换了的矩阵的特征值。
首先我们用MATLAB代码实现Girko圆定律的一个实例：N = 1000;plot(eig(randn(N)) / sqrt(N), ‘.’);这段代码运行后得到图1，图上每个点代表复平面上一个特征值。
注意所有的特征值都位于半径为1 ，圆心在轴的原点的圆内，特别指出的是结果与Girko圆定律是一致的，特征值的幅值没有超过矩阵维数的平方根。
图1 大小为1000的随机矩阵的特征值在半径为sqrt(1000)的圆内为了将Girko定律应用到奇异值分解上，我们用MATLAB生成随机矩阵，然后估算它们的奇异值，看是否能基于数值计算阐明这个假设。
我们用任意变量N计算max(svd(randn(N)))的值，然后在结果中寻找规律，而这个规律是可以用奇异值分解的理论解释的。
通过下面的循环产生正规随机矩阵，并计算它们的奇异值：y = zeros(1000,1);for n = 1:1000y(n) = max(svd(randn(n)));endplot(y);在单核计算机上运行这段循环代码时需要15分钟多的时间。
你知道哪些CPU适合大规模并行计算
你知道哪些CPU适合大规模并行计算在当前科技发展的日新月异的时代，大规模并行计算已经成为一种十分重要的计算方式。
而在大规模并行计算中，CPU是至关重要的组件之一。
今天，我们就来探讨一下哪些CPU适合大规模并行计算。
首先，需要了解的是，大规模并行计算需要高性能的计算资源才能够实现，而CPU作为计算机的核心部件，其性能优劣直接决定了计算的效率。
因此，在选择适合大规模并行计算的CPU时，有几个关键指标需要考虑。
首先是核心数量。
大规模并行计算需要同时执行大量的计算任务，因此，CPU的核心数量越多越好。
如今，许多CPU型号都拥有多个物理核心，如英特尔的Xeon系列和AMD的EPYC系列等。
这些CPU拥有大量核心，可以同时处理多个任务，从而提高计算效率。
其次是计算性能。
大规模并行计算需要高性能的CPU才能够快速高效地完成计算任务。
在选择CPU时，可以根据其时钟频率、指令集以及高级功能等来评估其计算性能。
较高的时钟频率可以提高CPU的运行速度，而先进的指令集和高级功能则可以提供更多的计算能力。
此外，还需要考虑CPU的内存带宽和存储容量。
大规模并行计算通常需要大量的数据交换和存储，而内存带宽和存储容量则决定了CPU与内存之间的数据传输速度和存储能力。
因此，在选择CPU时，需要关注其内存带宽和支持的存储技术，如DDR4内存和NVMe固态硬盘等。
在实际应用中，有几款CPU被广泛应用于大规模并行计算中。
首先是英特尔的Xeon Phi系列。
Xeon Phi系列是一种专为并行计算而设计的众核处理器，拥有众多的核心和高内存带宽，适用于高性能计算和科学领域的大规模并行计算任务。
其次是AMD的EPYC系列。
EPYC系列是一款基于Zen架构的多核处理器，拥有高核心数量和高内存带宽，适用于数据中心和高性能计算等领域的大规模并行计算。
此外，还有一些其他厂商推出的专为大规模并行计算而设计的CPU，如IBM的POWER系列和ARM架构的CPU等。
软件代码审计工具的漏洞检测效率和预测准确率改进
软件代码审计工具的漏洞检测效率和预测准确率改进随着信息技术的快速发展和广泛应用，软件安全问题日益突出。
为了保护用户的数据安全和网络环境安全，软件开发人员需要对软件进行代码审计，以便发现和修复潜在的漏洞。
然而，现有的软件代码审计工具在漏洞检测效率和预测准确率方面仍然存在一些挑战。
本文旨在探讨如何改进软件代码审计工具的漏洞检测效率和预测准确率。
首先，提高漏洞检测效率是改进软件代码审计工具的关键。
目前，一些现有工具在进行代码审计时需要耗费大量时间来分析源代码和执行静态分析。
为了加快漏洞检测的速度，可以通过以下几种方式进行改进：1. 并行处理：借助现代计算机的多核处理能力，可以将源代码分成多个部分并同时进行静态分析，从而提高审计的效率。
2. 优化算法：优化代码审计过程中的算法和规则，减少冗余计算，提高代码审计的速度和准确性。
3. 引入机器学习和人工智能技术：通过使用机器学习和人工智能技术，可以训练模型来识别常见的漏洞模式，从而加快和改善漏洞检测的效果。
其次，提高软件代码审计工具的预测准确率也是非常重要的。
准确地预测软件源代码中的潜在漏洞可以帮助开发人员更及时地修复漏洞，从而提高软件的安全性。
为了提高预测准确率，可以采取以下措施：1. 数据集的准备和增强：构建一个包含各种类型漏洞代码和正常代码的大规模数据集，并对数据集进行预处理和增强，以便让算法更好地理解和区分漏洞代码和正常代码。
2. 特征选择和提取：通过分析源代码的结构和语法规则，选择合适的特征并提取特征向量，用于训练和测试预测模型。
3. 引入深度学习技术：深度学习在图像和自然语言处理领域已经取得了很大的成功。
将深度学习技术引入软件代码审计领域，可以有效地改进预测准确率。
最后，除了提高漏洞检测效率和预测准确率，还应该加强软件代码审计工具的用户友好性和可扩展性。
用户友好性是指软件代码审计工具应该易于安装和使用，提供友好的用户界面，并能够输出清晰的审计结果报告。
多核测试利器 CINEBENCH
多核测试利器CINEBENCH
Rock
【期刊名称】《电脑迷》
【年(卷),期】2008(000)014
【摘要】多核处理器已经逐渐成为主流,可遗憾的是目前专门针对多核处理器设计的软件还比较少,无法真正展示出多核处理器的性能优势。
Maxon公司出品的CINEBENCH是一款受到业界人士一致好评的基础测试软件,更重要的是它针对多核计算进行了专门设计,能够充分反映出多核处理器的优势所在。
【总页数】1页(P43-43)
【作者】Rock
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于测试向量压缩的多核并行测试 [J], 于静;梁华国;蒋翠云
2.Intel C＋＋9．0：迈向多核CPU时代的终极优化利器 [J], 黄甫
3.多核DSP在就地化保护测试中的关键技术研究 [J], 汪冬辉;王志华;陈明;黄志华;裘愉涛;李德
4.NI TestStand 4.1利用多核技术支持加速并行测试性能测试工程师们现在可以开发更高速的测试系统以提高系统吞吐量 [J],
5.Maxon推出Cinebench2003测试软件 [J],
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
魔方(曙光5000A)超级计算机的测试与分析
ＳＰ－Ｍ Ｚ随着问题规模的增加（如从 Ｃ ＬＡ ＳＳ Ａ 到 Ｃ ＬＡ ＳＳ Ｅ ），整个计算域被划分成多个相等大小的子 域，这样ＳＰ－Ｍ Ｚ就易于达到负载均衡。相比之下， Ｂ Ｔ－Ｍ Ｚ由于问题的特性产生的ｚｏｎｅ的大小变化很大， 使其更接近于真实的应用场景。而Ｂ Ｔ－Ｍ Ｚ每个ｚｏｎｅ的 大小不相同，ｚｏｎｅ的大小变化跨度大，最大的ｚｏｎｅ和 最小的ｚｏｎｅ大小比接近２０，这就使得Ｂ Ｔ－Ｍ Ｚ相比ＳＰ－ Ｍ Ｚ更难以达到负载均衡。
４． Ｂ ｅｎｃｈｍ ａｒｋ结果及分析
４．１ Ｓ ｔｒｅａｍ 测试结果及分析 在“魔方”刀片上使用１６线程，测试规模
Ｎ ＝２２７，Ｓｔｒｅａｍ 使用的内存为３Ｇ Ｂ ，使用 ｐｇｃｃ ７．０ 编 译器，编译选项为－ｆａｓｔ －ｍ ｐ －Ｏ ２ －ｔｐ ｂａｒｃｅｌｏｎａ－６４ － ｍ ｃｍ ｏｄｅｌ＝ｍ ｅｄｉｕｍ ，编译Ｓｔｒｅａｍ 得到的数据如表１。
文中，以“魔方”作为测试平台，选取单点内 存带宽测试程序Ｓｔｒｅａｍ 进行单点性能测试，使用Ｉｎｔｅｌ Ｍ ＰＩ Ｂ ｅｎｃｈｍ ａｒｋ进行集群系统的组通信性能测试； 应用上，选取已被广泛用于评价高性能计算机系统 的Ｎ Ａ Ｓ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｂ ｅｎｃｈｍ ａｒｋ及Ｎ Ａ Ｓ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｂ ｅｎｃｈｍ ａｒｋ Ｍ ｕｌｔｉ－Ｚｏｎｅ作为测试算例，研究在Ｈ ＰＰ架构下消息传 递编程模型、共享内存编程模型及混合编程模型下 应用的性能。
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试应用时 间短 ， 与其他并行测试 方法相 比具有测试 控制过程简单和硬件开销 小的突出优点．
关键词
并 行 测 试 ； 扫 描 链 相 容 压 缩 ； 离 标 记 法 多 距
ＴＰ ０ ． ２６１
中 图法 分 类 号
Ｃｏ ｕ ｒ ｎ ｓ ｉ ｆ Ｍ ｕ ｔｐ ｅ Ｃｏ ｅ ｓ ｄ ｏ ｓ ｃ ｏ ｓ Ｃｏ ｐｒ ｓ ｉ ｎ ｎｃ ｒ ｅ ｔ Ｔｅ ｔｎｇ ｏ ｌｉ ｌ ｒ ｓ Ｂａ ｅ ｎ Ｔｅ ｔＶｅ ｔ ｒ ｍ ｅ ｓｏ
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基 于测试 向量压 缩 的 多核 并 行测 试
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（ 台肥工业大学计算机与信息学 院 合肥 ２００ ） ３０ ９
（ 合肥工业大学理学 院 合肥
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２０ ０ ） ３ ０ ９
摘
要
ｐ ｏ ｅｓ ｒ ｃ ｓ ．Ｔｈ ｎ ｃ ｍｐ ｔｂ ｅｃ ｍ ｐ ｅ ｓ ｎ ｏ ｕ ｔ ｌ ｃ ｎ ｃ ａｎ ｎ ｈ ｉ ａ ｃ — ｒ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｅｕ ｅ ｏ ｅ ｏ ａ ｉ ｌ ｏ ｒ ｓｉ ｆ ｏ ｍ ｌ ｐ ｅ ｓ ａ ｈ ｉ ｓａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｓ ｎ ｅ ｍａ ｋ ｎ ｔ ｏ ｒ ｓ ｄ ｔ ｉ ｔ
首先整合多个被测芯核的测试集 ， 合并 重叠 的测 试 向量 以减 少测试 向量 个数 ， 从而缩 短 了测试应 用时 间，
测试应用 时采用 总线广播的形式实现并行测试 ； 然后应用多扫描链相 容压缩 和距离标 记方法压缩测试数 据 ， 扫描 多
链 相容 压 缩 后 ， 试 向 量 宽度 规 则减 小 ， 距 离 标 记 法 可 进 一 步 有 效地 压 缩 测 试 数 据 量 ． 方 法 数 据 压 缩效 率 高 ， 测 且 该 测
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第 ｌ 卷 第 ２期 ９ ２０ ０ ７年 ２ 月
计算 机辅 助设计 与 图形 学学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＭＰＵＴＥＲ— ＤＥ ＤＥ ＧＮ ＆ ＣＯＭ Ｐ ＯＦ Ｃ ＡＩ Ｄ ＳＩ ＵＴＥＲ ＧＲＡ ＰＨＩ ＣＳ
Ｖ １１ ｏ ． ９，Ｎｏ． ２ Ｆｅ ． ０ ７ ｂ ．２ ０