合并访存实验

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2020年计网实验所有精品版

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2009117127 计科0911 邓丽实验一:以太网的构成一.实验目的:1.掌握以太网的报文格式2. 掌握MAC地址的作用3. 掌握MAC广播地址的作用4. 掌握LLC帧报文格式5. 掌握仿真编辑器和协议分析器的使用方法二.实验类型:验证性实验三.实验原理:(1).两种不同的MAC帧格式。

常用的以太网MAC帧格式有两种标准,一种是DIX Ethernet V2标准;另一种是IEEE的802.3标准。

目前MAC帧最常用的是以太网V2的格式。

下图画出了两种不同的MAC帧格式.1、(2)、MAC层的硬件地址2、在局域网中,硬件地址称物理地址或MAC地址,是数据帧在MAC层传输的一个非常重要的标识符。

3、网卡从网络上收到一个 MAC 帧后,如果是发往本站的帧就收下;否则就将此帧丢弃。

这里“发往本站的帧”包括以下三种帧:单播(unicast)帧(一对一),另一个站点的帧。

广播(broadcast)帧(一对全体),即发送给所有站点的帧(全1地址)。

多播(multicast)帧(一对多),即发送给一部分站点的帧。

4、试验网络配置。

这次试验采用的是网络结构一:四.实验步骤:练习一:编辑并发送LLC帧本练习将主机A和B作为一组,主机C和D作为一组,主机E和F作为一组。

现仅以主机A和B为例,说明实验步骤。

1.主机A启动仿真编辑器,并编写一个LLC帧。

目的MAC地址:主机B的MAC地址。

源MAC地址:主机A的MAC地址。

协议类型和数据长度:可以填写001F。

类型和长度:可以填写001F。

控制字段:填写02。

用户定义数据/数据字段: AAAAAAABBBBBBBCCCCCCCDDDDDDD。

2.主机B重新开始捕获数据3.主机A发送编辑好的LLC帧。

4.主机B停止捕获数据,在捕获到的数据中查找主机A所发送的LLC帧,帧内容。

a)记录实验结果。

5、简述“类型和长度”字段的两种含义。

答:这一字段定义为长度或类型字段。

如果字段的值小于1518.它就是长度字段;另一方面,如果字段的值大于1536,它定义一个封装在帧中的PDU分组的类型。

《计算机操作系统》实验指导书

《计算机操作系统》实验指导书

《计算机操作系统》实验指导书(适合于计算机科学与技术专业)湖南工业大学计算机与通信学院二O一四年十月前言计算机操作系统是计算机科学与技术专业的主要专业基础课程,其实践性、应用性很强。

实践教学环节是必不可少的一个重要环节。

计算机操作系统的实验目的是加深对理论教学内容的理解和掌握,使学生较系统地掌握操作系统的基本原理,加深对操作系统基本方法的理解,加深对课堂知识的理解,为学生综合运用所学知识,在Linux环境下调用一些常用的函数编写功能较简单的程序来实现操作系统的基本方法、并在实践应用方面打下一定基础。

要求学生在实验指导教师的帮助下自行完成各个操作环节,并能实现且达到举一反三的目的,完成一个实验解决一类问题。

要求学生能够全面、深入理解和熟练掌握所学内容,并能够用其分析、设计和解答类似问题;对此能够较好地理解和掌握,并且能够进行简单分析和判断;能够熟练使用Linux用户界面;掌握操作系统中进程的概念和控制方法;了解进程的并发,进程之间的通信方式,了解虚拟存储管理的基本思想。

同时培养学生进行分析问题、解决问题的能力;培养学生完成实验分析、实验方法、实验操作与测试、实验过程的观察、理解和归纳能力。

为了收到良好的实验效果,编写了这本实验指导书。

在指导书中,每一个实验均按照该课程实验大纲的要求编写,力求紧扣理论知识点、突出设计方法、明确设计思路,通过多种形式完成实验任务,最终引导学生有目的、有方向地完成实验任务,得出实验结果。

任课教师在实验前对实验任务进行一定的分析和讲解,要求学生按照每一个实验的具体要求提前完成准备工作,如:查找资料、设计程序、完成程序、写出预习报告等,做到有准备地上机。

进行实验时,指导教师应检查学生的预习情况,并对调试过程给予积极指导。

实验完毕后,学生应根据实验数据及结果,完成实验报告,由学习委员统一收齐后交指导教师审阅评定。

实验成绩考核:实验成绩占计算机操作系统课程总评成绩的20%。

指导教师每次实验对学生进行出勤考核,对实验效果作记录,并及时批改实验报告,综合评定每一次的实验成绩,在学期终了以平均成绩作为该生的实验成绩。

串的合并实验报告

串的合并实验报告

串的合并实验报告1. 实验目的本次实验的目的是探究字符串的合并操作。

通过实验,我们期望能够了解串的合并过程和实现方法,并掌握相应的编程技巧。

2. 实验原理串是由零个或多个字符组成的有限序列,合并操作就是将两个或多个串按一定规则连接成一个新的串。

常见的串的合并操作有以下几种方法:- 方法一:遍历串1和串2的每个字符,逐个连接起来。

- 方法二:通过字符串拼接函数,例如在Python中使用`+`符号连接两个字符串。

- 方法三:使用数组或列表来存储字符串,将两个串的元素逐个复制到一个新的数组或列表中。

3. 实验过程本次实验中,我们选择使用C语言来实现串的合并操作。

以下是具体的实验过程:步骤一:建立实验环境首先,我们需要在计算机上搭建C语言编程环境。

可以选择使用常见的集成开发环境(如Dev-C++、Code::Blocks等)或者在命令行中使用gcc编译器。

步骤二:编写代码在搭建好编程环境后,可以开始编写串的合并代码了。

以下是一个简单的示例代码:cinclude <stdio.h>include <string.h>int main() {char str1[100], str2[100], result[200];printf("请输入第一个串:");gets(str1);printf("请输入第二个串:");gets(str2);strcpy(result, str1);strcat(result, str2);printf("合并后的串为:%s\n", result);return 0;}步骤三:编译运行代码完成代码编写后,可以使用编译器将代码编译成可执行文件。

如果使用gcc编译器,可以在命令行中输入以下命令进行编译:shellgcc merge_string.c -o merge_string编译成功后,运行可执行文件即可看到合并后的结果。

基于指令距离的存储相关性预测方法

基于指令距离的存储相关性预测方法

基于指令距离的存储相关性预测方法路冬冬;何军;杨剑新;王飙【摘要】存储相关性预测对于减少存储相关性冲突、提高微处理器性能具有十分重要的作用.针对传统相关性预测器硬件开销大、可实现性较差的缺点,通过对存储相关性的局部性分析,提出了一种基于指令距离的存储相关性预测方法.该方法充分利用了发生存储相关性冲突的指令在指令距离上的局部性,预测冲突指令的指令距离,进而控制部分访存指令的发射时机,大大减少了存储相关性冲突的次数.实验结果表明,在硬件开销约为1KB的情况下,使用基于指令距离的相关性预测器后,每个时钟周期平均执行的指令数可以提高1.70%,最高可以提高5.11%.在硬件开销较小的情况下,较大程度提高了微处理器的性能.%Memory dependence prediction plays a very important role to reduce memory order violation and improve microprocessor performance.However,the traditional methods usually have large hardware overhead and poor realizability.Through the analysis of memory dependence's locality,this paper proposed a new memory predictor based on instruction pared to other memory dependence predictors,this predictor made full use of memory dependence's locality on instruction distance,predicted memory instruction' violation distance,controlled the speculation of a few instructions,finally deduced the number of memory order violation and improved the performance.The simulation results show that with only 1 KB hardware budget,average Instruction Per Cycle (IPC) get a 1.70%speedup,and the most improvement is 5.11%.In the case of a small hardware overhead,the performance is greatly improved.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)007【总页数】5页(P1903-1907)【关键词】指令级并行;访存指令;存储相关性预测;指令距离【作者】路冬冬;何军;杨剑新;王飙【作者单位】上海高性能集成电路设计中心前端设计部,上海201204;上海高性能集成电路设计中心前端设计部,上海201204;上海高性能集成电路设计中心前端设计部,上海201204;上海高性能集成电路设计中心前端设计部,上海201204【正文语种】中文【中图分类】TP302.10 引言处理器运算速度和存储器访问速度发展的不匹配导致了“存储墙”问题,处理器不得不花费大量的时间等待访存数据的返回,严重限制了处理器的性能。

操作系统存储管理实验报告

操作系统存储管理实验报告
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操作系统实验·报告
typedef struct pfc_struct pfc_type; (2)模块结构 (伙伴系统) # define Inital 1024 //初始时的总内存
NODE root=(memory_node *)malloc(1*sizeof(memory_node));//根节点 int chip=0; // 记录总的碎片大小
total = 256 use =127 remain_max = 0 flag = 0 pid =0
total = 256 use = 0 remain_max = 256 flag = 0 pid =-1
total = 1024 use = 0 remain_max = 512 flag = 1 pid =-1
total = 512 use = 0 remain_max = 512 flag = 0 pid =-1
total = 512 use = 267 remain_max = 0 flag = 0 pid = -1
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操作系统实验·报告
三、实验理论分析
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操作系统实验·报告
(伙伴算法) Buddy System 是一种经典的内存管理算法。在 Unix 和 Linux 操作系统中都有用到。其 作用是减少存储空间中的空洞、减少碎片、增加利用率。避免外碎片的方法有两种: a.利用分页单元把一组非连续的空闲页框映射到非连续的线性地址区间。 b.开发适当的技术来记录现存的空闲连续页框块的情况,以尽量避免为满足对小块的 请 求而把大块的空闲块进行分割。 基于下面三种原因,内核选择第二种避免方法: a.在某些情况下,连续的页框确实必要。 b.即使连续页框的分配不是很必要,它在保持内核页表不变方面所起的作用也是不容 忽视的。假如修改页表,则导致平均访存次数增加,从而频繁刷新 TLB。 c.通过 4M 的页可以访问大块连续的物理内存,相对于 4K 页的使用,TLB 未命中率降 低,加快平均访存速度。 Buddy 算法将所有空闲页框分组为 10 个块链表,每个块链表分别包含 1,2,4,8,16,32,64,128,256,512 个连续的页框,每个块的第一个页框的物理地址是该块 大小的整数倍。如,大小为 16 个页框的块,其起始地址是 16*2^12 的倍数。 例,假设要请求一个 128 个页框的块,算法先检查 128 个页框的链表是否有空闲块, 如果没有则查 256 个页框的链表,有则将 256 个页框的块分裂两份,一 份使用,一份 插入 128 个页框的链表。如果还没有,就查 512 个页框的链表,有的话就分裂为 128, 128,256,一个 128 使用,剩余两个插入对应链 表。如果在 512 还没查到,则返回 出错信号。 回收过程相反,内核试图把大小为 b 的空闲伙伴合并为一个大小为 2b 的单独块,满足 以下条件的两个块称为伙伴: a.两个块具有相同的大小,记做 b。 b.它们的物理地址是连续的。 c.第一个块的第一个页框的物理地址是 2*b*2^12 的倍数。 该算法迭代,如果成功合并所释放的块,会试图合并 2b 的块来形成更大的块。 为了模拟 Buddy System 算法,我采用了数的数据结构,并使用了结构体,来记录各项 数据与标记,虽然不是真正的操作系统使用的方法,但成功模拟了插入和回收的过程。 在回收时我采用物理上的合并——即删除实际的物理节点,释放空间。然而实际中可 能根据需要仅仅是删除了标记项,使之标记成没用过的,从而避免了合并,会提高下 一次的插入操作。 碎片百分比 = 碎片总大小/总内存大小 (置换算法)

高斯径向插值方法

高斯径向插值方法

高斯径向插值方法
高斯径向插值方法是一种根据给定的一组数据点,构建一个函数模型,再用这个模型来求解未知数据点的函数值的方法。

它可以看作是使用一组径向基函数拟合所有输入数据点的过程,其中每个径向基函数的中心即为所选中心点,每个径向基函数根据数据点到所选中心点的距离计算。

插值函数可以表示成:f(x) = sum(w_i K(x - x_i)),其中,w_i 是每个径向
基函数的权重,表示离散数据点的函数值;K 表示径向基核函数,如高斯核函数。

虽然高斯径向插值方法具有插值精度高的优点,但其运算时间长的不足仍限制了它在图像插值等应用中的使用。

为了解决这个问题,有研究采用基于计算统一设备架构(CUDA)的方法实现二维和三维医学图像的高斯径向插值快速运算。

这种方法根据CUDA单指令多线程(SIMT)的执行模型,采用合并访存、共享内存等各种合适的内存优化措施。

并且在应用对数据空间进行二维分块,三维分体策略的过程中使用基于重叠区域的自然缝合算法来消除图像插值连接边界的失真现象。

在保持较高图像插值精度的基础上,二维和三维医学图像高斯径向插值各基本计算步骤都得到了极大的加速。

实验结果表明:基于CUDA平台的GRBF 插值执行效率与传统CPU运算相比明显提高,对其在图像插值中的应用具
有相当的参考价值。

以上信息仅供参考,如需了解更多信息,建议查阅相关文献或咨询专业人士。

《微机原理与嵌入式系统基础》 实验报告

《微机原理与嵌入式系统基础》 实验报告

西安邮电学院《微机原理与嵌入式系统基础》实验报告专业班级: 通工0803班 学生姓名: 郑龙龙 学号(班内序号): 03081092(20)——————————————————————————装订线————————————————————————————————二进制数加减运算1. 实验目的了解ADS1.2 集成开发环境及ARMulator 软件仿真。

掌握ARM7TDMI 常用汇编指令的用法,并能编写简单的汇编程序。

学习使用LDR/STR/ADD/SUB 指令完成存储器的访问及二进制数据加减运算。

领会处理器进行数据处理的方式原理。

2. 实验设备硬件:PC 机一台软件:Windows 98/XP/2000 系统,ADS1.2 集成开发环境3. 实验内容(1) 使用LDR 指令读取Data1、Data2 数据,完成两数相加/减,将结果写入到Data3 单元。

(2) 使用ADS1.2 软件仿真,单步、全速运行程序,设置断点,打开寄存器窗口(Processor Registers )监视R0 和R1 的值,打开存储器观察窗口(Memory )监视Data1、Data2 和Data3存储单元的值。

4. 实验预习要求学习ADS 工程编辑和AXD 调试工具的使用,二进制运算,处理器运行原理。

5. 实验步骤①启动ADS1.2IDE 集成开发环境,选择asm for lpc2131 工程模板建立一个工程TEST2。

②在模板文件main.S 中,补加用户代码,编写实验程序,保存。

③选择主窗口菜单Project->Make (或直接快捷键<F7> ),联编工程;④联编无错后,选择主窗口菜单Project->Debug,启动AXD 进行软件仿真调试。

⑤注意首次使用AXD 时,需要设置AXD 仿真环境,AXD 主菜单:选择Options->Configure Target…,打开Choose Target 窗口,并在其中选择:ARMUL 仿真器;方法如下图示:备注:ARMUL 仿真器是AXD 环境下的软件仿真器,在PC 机上仿真了ARM 处理器的执行情况;可用于软件算法调试,不能仿真硬件外设系统。

转载-CUDA矩阵向量乘的多种优化

转载-CUDA矩阵向量乘的多种优化

转载-CUDA矩阵向量乘的多种优化写在前⾯本⽂转载⾃。

实验简介使⽤下⾯⼀种或多种优化⽅法完成 CUDA 的矩阵向量乘法\(A\times b=C\),其中 A 是\(2^{14}\times 2^{14}\)的⽅阵,\(b\)为\(2^{14}\)维向量。

假设矩阵\(A\)的元素为\(a_{i,j}=i-0.1\times j+1\),向量\(b\)的元素为\(b_i=\log\sqrt{i\times i-i+2}\)。

使⽤ global memory使⽤合并访存使⽤ constant memory 存放向量使⽤ shared memory 存放向量和矩阵实验环境实验在⽼师提供的计算集群的⼀个节点上进⾏。

单节点的显卡配置如下:$ nvdia-smiMon Dec 2 08:38:49 2019+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 410.48 Driver Version: 410.48 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||===============================+======================+======================|| 0 Tesla V100-PCIE... On | 00000000:3B:00.0 Off | 0 || N/A 30C P0 24W / 250W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default |+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: GPU Memory || GPU PID Type Process name Usage ||=============================================================================|| No running processes found |+-----------------------------------------------------------------------------+实验原理优化 CUDA 架构上的程序,⼀般从以下⼏个⽅⾯考虑:选择好的并⾏算法,发掘更多的数据并⾏性保持 SM 尽可能忙碌,尽量利⽤所有的 SM 参与计算加⼤数据量减⼩线程块⼤⼩优化存储器的使⽤全局存储器合并访问使⽤更快的 constant memory 或 shared memory实验过程由于都是 CUDA 架构上的核函数对⽐性能,下⾯的计时都只测了⽤于核函数计算的时间,⽽不包含数据拷贝的部分(否则运⾏时间都在 300ms 左右,基本上都是拷贝的时间⽽没有参考价值了)。

刘晓东信息安全1001

刘晓东信息安全1001

计算机体系结构实验报告专业班级:信安1001学号:010*********姓名:刘晓东指导老师:雷向东一、实验目的了解和掌握寄存器分配和内存分配的有关技术二、实验内容结合数据结构的相关知识,使用 LRU 的策略,对一组访问序列进行内部的Cache 更新三、实验思路LRU 置换算法是选择最近最久未使用的页面予以置换。

该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来经历的时间T,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中T 值最大的,即最近最久没有访问的页面。

这是一个比较合理的置换算法。

举例说明此问题,例如:有一个CACHE 采用组相连映象方式。

每组有四块,为了实现LRU 置换算法,在快表中为每块设置一个 2 位计数器。

我们假设访问序列为“1,1,2,4,3,5,2,1,6,7,1,3”。

在访问CACHE的过程中,块的装入,置换及命中时,具体情况如下表所示:1 12 43 5 2 1 6 7 1 3Cache块0 1 1 1 1 1 5 5 5 5 7 7 7Cache块1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3Cache块2 4 4 4 4 1 1 1 1 1Cache块3 3 3 3 3 6 6 6 6装入命中装入装入装入置换命中置换置换置换命中置换四、实验结果如图:一、程序源代码:import java.awt.*;import java.awt.event.*;import javax.swing.*;import javax.swing.table.*;public class LRUCache extends Frame {public static void main(String[] args) {JFrame.setDefaultLookAndFeelDecorated(true);LRUCache lruc = new LRUCache();uchFrame();}JLabel jlabel2;JTextField jtf2;JButton jb_input;JScrollPane jsp;JTable jt;DefaultTableModel dtm;static int list = 1, count = list - 1;int time1 = 0;int time2 = 0;int time3 = 0;int time4 = 0;public void lauchFrame() {this.setLayout(null);this.setBounds(100, 100, 540, 320);this.setBackground(Color.cyan);this.setVisible(true);jlabel2 = new JLabel("请输入第" + list + "个访问页面:");jtf2 = new JTextField();jb_input = new JButton("输入");jlabel2.setBounds(20, 50, 140, 20);jtf2.setBounds(155, 50, 50, 20);jb_input.setBounds(240, 50, 60, 20);this.add(jlabel2);this.add(jtf2);this.add(jb_input);this.addWindowListener(new WindowAdapter() {public void windowClosing(WindowEvent e) {System.exit(0);}});jb_input.addActionListener(new InputActionListener());Object[] title = {"访问序列","Cache块0", "Cache块1", "Cache块2", "Cache块3", "状态"};dtm = new DefaultTableModel(title, 0);jt = new JTable(dtm);jsp = new JScrollPane(jt);jsp.setBounds(50, 80, 440, 197);jsp.setBackground(Color.black);this.add(jsp);}class InputActionListener implements ActionListener {public void actionPerformed(ActionEvent e) {if(jtf2.getText().equals("")) {Object[] options = { "OK" };JOptionPane.showOptionDialog(null, "你的输入存在“”,请按提示输入!", "警告",JOptionPane.DEFAULT_OPTION,JOptionPane.WARNING_MESSAGE,null, options, options[0]);}list++;if(count < 4) {//count记录装入cache块的页面数switch(count) {case 0://cache块中没有装入页面的情况dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jtf2.getText(), "", "", "", "装入"});time2++;time3++;time4++;count++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");break;case 1://cache块中装入一个页面的情况if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 1))) {//要访问的页面刚好在cache0中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), "", "", "", "命中"});time2++;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else {//要访问的页面不在cache块中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jtf2.getText(), "", "", "装入"});time1++;time2 = 0;time3++;time4++;count++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}break;case 2://cache块中装入两个页面的情况if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 1))) {//要访问的页面刚好在cache0中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2), "", "", "命中"});time1 =0;time2++;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 2))) {//要访问的页面刚好在cache1中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2), "", "", "命中"});time1++;time2 = 0;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else {//要访问的页面不在cache块中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2), jtf2.getText(), "", "装入"});time1++;time2++;time3 =0;time4++;count++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}break;case 3://cache块中装入三个页面的情况if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 1))) {//要访问的页面刚好在cache0中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), "", "命中"});time1 = 0;time2++;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 2))) {//要访问的页面刚好在cache1中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), "", "命中"});time1++;time2 =0;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 3))) {//要访问的页面刚好在cache2中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), "", "命中"});time1++;time2++;time3 = 0;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}else {//要访问的页面不在cache块中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jtf2.getText(), "装入"});time1++;time2++;time3++;time4 = 0;count++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}break;}} else {//四个cache块都装满的情况if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 1))) {//要访问的页面刚好在cache0中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "命中"});System.out.println(1);time1 = 0;time2++;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3,2))) {//要访问的页面刚好在cache1中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "命中"});System.out.println(2);time1++;time2 = 0;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 3))) {//要访问的页面刚好在cache2中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "命中"});System.out.println(3);time1++;time2++;time3 = 0;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(jtf2.getText().equals(jt.getValueAt(list-3, 4))) {//要访问的页面刚好在cache3中dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "命中"});System.out.println(4);time1++;time2++;time3++;time4 = 0;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}else {//要访问的页面不在cache块中if(time1>time2 && time1>time3 && time1>time4) {//如果cache0的页面最长时间没有被访问,新页面置换cache0中页面dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jtf2.getText(), jt.getValueAt(list-3, 2), jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "置换"});time1 = 0;time2++;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(time2>time1 && time2>time3 && time2>time4) {//如果cache1的页面最长时间没有被访问,新页面置换cache1中页面dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jtf2.getText(), jt.getValueAt(list-3, 3), jt.getValueAt(list-3, 4), "置换"});time1++;time2 = 0;time3++;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(time3>time1 && time3>time2 && time3>time4) {//如果cache2的页面最长时间没有被访问,新页面置换cache2中页面dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2), jtf2.getText(), jt.getValueAt(list-3, 4), "置换"});time1++;time2++;time3 = 0;time4++;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");} else if(time4>time1 && time4>time2 && time4>time3) {//如果cache3的页面最长时间没有被访问,新页面置换cache3中页面dtm.addRow(new Object[]{jtf2.getText(),jt.getValueAt(list-3, 1), jt.getValueAt(list-3, 2),jt.getValueAt(list-3, 3), jtf2.getText(), "置换"});time1++;time2++;time3++;time4 = 0;jtf2.setText("");jlabel2.setText("请输入第" + list + "个访问页面:");}}}}}}。

基于多核处理器BWDSP1042的FFT性能优化

基于多核处理器BWDSP1042的FFT性能优化

doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2021.06.016引用格式:蔺丽华,李敏,苏涛,等.基于多核处理器BWDSP1042的FFT性能优化[J].电讯技术,2021,61(6):759-764.[LIN Lihua,LI Min, SU Tao,et al.Optimization of FFT performance based on BWDSP1042[J].Telecommunication Engineering,2021,61(6):759-764.]基于多核处理器BWDSP1042的FFT性能优化∗蔺丽华1,李㊀敏∗∗1,苏㊀涛2,张美春1,王佳仪1(1.西安科技大学通信与信息工程学院,西安710054;2.西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安710126)摘㊀要:博微DSP1042(BWDSP1042)是我国自主研发的一款高性能数字信号处理器㊂现阶段,由于BWDSP硬件计算资源和访存带宽限制,通过调优快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法结构运算时间仍可减少㊂基于高性能多核BWDSP1042体系架构以及指令编排原则,优化了基-2FFT算法结构,在充分利用硬件资源的同时减少了FFT算法的运算时间㊂使用Matlab程序验证FFT汇编算法的正确性,并与BWDSP100㊁C6678函数库中的FFT算法的实际运行周期进行对比㊂研究结果表明,512点㊁1024点㊁2048点定点复数FFT算法的运算时间比BWDSP100函数库中的FFT和C6678函数库中的FFT均缩短了一倍多㊂关键词:数字信号处理;BWDSP1042;快速傅里叶变换;运算时间开放科学(资源服务)标识码(OSID):微信扫描二维码听独家语音释文与作者在线交流享本刊专属服务中图分类号:TN911.72㊀㊀文献标志码:A㊀㊀文章编号:1001-893X(2021)06-0759-06 Optimization of FFT Performance Based on BWDSP1042 LIN Lihua1,LI Min1,SU Tao2,ZHANG Meichun1,WANG Jiayi1(1.College of Communication and Information Engineering,Xiᶄan University of Science and Technology,Xiᶄan710054,China;(2.State Key Laboratory of Radar Signal Processing,Xidian University,Xiᶄan710126,China) Abstract:Bo Wei DSP1042(BWDSP1042)is a high-performance digital signal processor independently developed by China.At present,due to the limitations of BWDSP hardware computing resources and memo-ry access bandwidth,the calculation time can still be reduced by tuning the fast Fourier transform(FFT) algorithm structure.This paper optimizes the radix-2FFT algorithm structure based on the high-perform-ance multi-core BWDSP1042architecture and instruction scheduling principles.While making full use of hardware resources,the calculation time of the FFT algorithm is reduced.Matlab program is used to verify the correctness of the FFT assembly algorithm,and it is compared with the actual operating cycle of the FFT algorithm in the BWDSP100and C6678function libraries.The research results show that the calculation time of the512-point,1024-point,and2048-point fixed-point complex FFT algorithm is more than twice as fast as the FFT in the BWDSP100library and the FFT in the C6678library.Key words:digital signal processing;BWDSP1042;fast Fourier transform;calculation time0㊀引㊀言快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)广泛应用于信号㊁音频㊁图像等领域的科学计算与处理,是这些领域时频转换的基本研究工具[1]㊂FFT算法㊃957㊃第61卷第6期2021年6月电讯技术Telecommunication Engineering Vol.61,No.6 June,2021∗∗∗收稿日期:2020-07-23;修回日期:2020-08-19基金项目:国家科技重大专项(2012ZX01034001-001)通信作者:xikeda1911@性能的优劣代表着DSP芯片处理能力的高低,FFT运算时间作为表征芯片性能的重要参数,各领域对于FFT计算与处理的实时性要求也越来越高[1-2]㊂为响应国家大力发展国内集成电路产业的号召,打破国外的高计算性能领域的核心技术对我国的垄断,中国电科38所自主研发了一款具有自主知识产权的BWDSP产品㊂BWDSP1042[3]是一款运算速度快㊁功耗低㊁实时性强㊁便携的高性能双核DSP,又名 魂芯二号 ,其底层架构㊁指令集和集成开发环境ECS都是38所自主设计与研发的㊂BWDSP1042是在第一代产品BWDSP100[4]的基础上所开发的,仍然是16条发射超长指令字(Very Long Instruction Word,VLIW)和4路单指令流多数据流(Single Instruction Multiple Data,SIMD)混合架构的数字信号处理器,但内核升级为eC104+,扩展了指令集,优化了存储空间,执行部件提升了运算性能,在物理存储空间上划分了程序空间和数据空间㊂本文基于BWDSP1042的体系结构和指令编排,在开发环境ECS下完成FFT带有C程序调用接口的汇编程序,基于按时间抽选的基-2FFT[5]算法进行结构优化,通过多阶合并㊁指令并行㊁循环展开㊁软件流水和高效寻址指令等方式进行并行计算,使用汇编程序的实际运行周期来衡量算法优化程度,并与BWDSP100和TMS320C6678函数库中的FFT 做对比,使用Matlab程序验证本文汇编程序的正确性,按照误差阈值来判定FFT算法功能编写是否准确㊂研究结果表明,512点㊁1024点㊁2048点定点复数FFT算法的实际运行周期分别为571㊁991㊁2112,比BWDSP100函数库中的FFT分别提升了1.12倍㊁1.18倍㊁1.27倍,比C6678函数库中的FFT分别提升了1.32倍㊁1.40倍㊁1.88倍㊂本文研究的基于BWDSP1042的FFT算法计算速度快,实时性高,对支持国产芯片BWDSP1042的商业应用具有一定的实际意义㊂1㊀基于BWDSP的FFT算法优化1.1㊀基-2时间抽取FFT算法快速傅里叶变换是离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的一种快速计算形式,可以很明显地减少计算量和运算时间㊂DFT正变换公式如式(1)所示:X(k)=DFT[x(n)]=ðN-1n=0x(n)W nk N,0ɤkɤN-1㊂(1)式中:W nk N=e-j2p N nk为旋转因子㊂根据欧拉公式e-j x=cos x-jsin x可知,旋转因子可简写为一个复数w=w r+j w i,一次复数乘法需要4次实数乘法和2次实数加法,一次复数加法则依靠2次实数加法实现㊂因此,完整计算出一个N点的DFT算法总共需要4N2次实数乘法与4N(N-1)加法,时间复杂度为o(N2)㊂基-2时域抽取FFT算法要求时域信号输入数据长度为N=2m,m=1,2,3 ㊂输入序列长度N按照奇偶数进行分解,得到两个子序列x(n)=x(2r)+x(2r+1),r=0, ,N2-1,最小运算单元是2点,因此称为按时间抽选的基-2FFT算法,其对应的DFT公式如式(2)所示:X(k)=X1(k)+W k N X1(k),k=0, ,N2-1X(k+N2)=X1(k)-W k N X1(k),k=0, ,N2-1ìîíïïïï㊂(2)N点的FFT算法一共有m阶的蝶形运算,每一阶都有N/2形结构参与运算,每个蝶形运算(a+b j)(w r+j w i)需要一次复数乘法和两次复数加法,如图1所示,每一阶的蝶形运算共需要N/2次复数乘法和N次复数加法,所以一个N点的完整FFT运算需要(N/2)m=(N/2)lb N次复数乘法和N lb N次复数加法,时间复杂度为o(N lb N)㊂但是参与蝶形运算的数据需要从内存中读取两个输入数据和相应的旋转因子,然后将计算结果写入到寄存器中,读取和存放的数据量是一样的,并不能充分使用BWDSP硬件资源,运算时间也得不到减少㊂图1㊀基-2时间抽取FFT蝶形运算单元1.2㊀并行结构FFT优化在按时间抽选的基-2FFT算法中,每级任意两个蝶形运算都是互相独立的,在正确读取其旋转因子的情况下,蝶形运算单元顺序可以并行执行㊂为了充分利用BWDSP1042的SIMD和VLIW混合架构,减少FFT算法的运算时间,在时间抽选的基-2FFT算法基础上进行结构调整,使用倒位序输入㊁自然序输出的FFT算法进行蝶形运算单元的并行处理,如图2所示㊂BWDSP中数据存储器划分为6个㊃067㊃电讯技术㊀㊀㊀㊀2021年block,每个block 大小为256KB㊂把旋转因子与输入数据保存到不同的block 块中,并且使用复数指令㊁位反序寻址指令㊁数据存储器读写指令等高效指令的特性来充分利用其带宽,有效减少旋转因子重复计算或访存,在充分发挥处理器优势的同时又能提高FFT 算法性能㊂按时间抽选的基-2FFT 实现的并行计算流程图如图3所示㊂图2㊀倒位序输入㊁自然序输出8点FFT流图图3㊀并行结构FFT 流程图1.2㊀1024点的定点FFT 算法优化实现1.2.1㊀寻址方式选择前四阶的蝶形运算合并时使用位反序寻址读操作㊁模八双字写操作的方式来优化㊂位反序寻址双字读访存指令来读取输入数据,读取指令为r7:6=br(N )[u0+=1,1]㊂在以上这一条读取指令中,在寄存器r7:6前没有指定宏,则默认是使用4个执行宏{x ,y ,z ,t }同时读数,一条指令能够读取8个定点数,利用4个执行宏同时读数可显著提高运行效率㊂位反序寻址指令是专门为FFT 算法设计的,它能够将u0的基地址若干位前后颠倒,生成算法所需要的实际地址来进行后续的数据访存操作,但是,一旦修改过的基地址不参与反序操作,这种位反序方式能够保证数据访存的正确性,也提高了数据高效访存的效率㊂位反序的位数N 是基于N 点FFT 算法的蝶形运算阶数lb N ,当阶数是偶数阶时进行合并前四阶,当阶数是奇数阶时,前四阶合并结束后单独执行第五阶运算,其余均是采用两阶合并㊂模八寻址方式将前四阶合并的计算结果按照顺序写入地址寄存器中,模八寻址指令为m [v0+=v10,v11]=xr41:40yr45:44zr43:42tr47:46<BB>㊂数据的写入是根据运算宏通用寄存器堆中的数据按照宏{x ,y ,z ,t }确定好的顺序存储到数据存储器中的,每条指令中4个宏中的通用寄存器堆的序号可以按照指令确定的数据各不相同㊂通过模八寻址写入的方式,能够改变不同宏之间不同的通用寄存器的值来改变前四阶合并结束后计算结果的顺序,从而保证输出的顺序是自然序㊂所以,本文在前四阶使用位反序寻址读操作㊁模八双字写操作,其他阶采用线性双字读写操作㊂只通过优化前四阶的寻址方式,是因为已经将倒位序输入的数据通过模八双字写入的操作将数据调整顺序,后面的蝶形运算将会按照模八寻址的写入数据顺序进行计算,所以前四阶寻址方式优化足以保证输出顺序是自然序,满足算法要求㊂1.2.2㊀复数运算指令充分利用宏资源BWDSP1042处理器提供了高效的16位定点复数同时做加/减以及除2操作指令,专门为定点数据运算设定的一种操作方式,大大减少了复数操作的指令周期㊂{x ,y ,z ,t }CHRm_Rn =(CHRm +/-CHRn),{x ,y ,z ,t }CHRm_Rn =(CHRm +/-CHRn)/2㊂一个16位定点复数同另一个16位定点复数进行加/减运算,运算结果直接送到结果存储器,或者除2后送到结果寄存器㊂通过定点复数指令来实现定点的蝶形运算㊂xCHRm_Rn =(CHRm +/-CHRn)这条指令只能完成1个定点复数的加减运算,结果存入到xCHRm _Rn 寄存器中,而指令CHRs =(CHRm +/-CHRn)能够计算4个定点复数,分别㊃167㊃第61卷蔺丽华,李敏,苏涛,等:基于多核处理器BWDSP1042的FFT 性能优化第6期将结果存入到4个执行宏{x,y,z,t}CHRm_Rn中㊂对比可知,定点复数进行蝶形运算时,充分利用4个执行宏计算可显著提高运行效率㊂2.2.3㊀多阶合并传统算法中,计算完每一阶的结果将保存到寄存器中,在下一阶运算时通过处理器的寻址方式再将结果读取出来,在中间结果的写入和读取期间进行了大量的数据访存过程,占用了运行算法大量时间㊂所以,为了实现高效的访存,采用多阶合并的方式来提升运算效率,减少数据输入输出的操作㊂N 点FFT共有lb N阶,每阶有N/2个蝶形运算,每个蝶形运算需要完成一次复数乘法,两次复数加法㊂由于1024点FFT算法共有10阶运算,前四阶的旋转因子较为特殊,不占用乘法器资源,所以蝶形运算只是使用加法器即可㊂假设点数N是大于等于64点的,在这里简单介绍一下多阶合并的思路:首先合并前四阶,然后根据N点FFT的阶数进行分支,若是偶数阶,直接跳转到两阶合并的模块;若是奇数阶,先计算第五阶的蝶形运算,再继续进行两阶合并模块㊂基于这个思路,1024点定点FFT汇编实现就是将前四阶合并运算写入一次,第五㊁六阶合并写入一次,七㊁八阶合并写入一次,九㊁十阶合并写入一次,即前四阶合并,其余两阶合并后将结果写入内存㊂简单说明前四阶蝶形运算合并思路:xr3=n||u2=u0+4||u4=u0+8||u6=u0+12xr4=r3lshift-7lc3=xr4_cfft4:读||定义旋转因子读||定义旋转因子||计算_cfftloop4:读||写||计算if lc3b_cfftloop4由于前四阶每次计算128个定点数,所以N点FFT算法所需要前四阶计算的循环次数是xr4= N/128㊂在_cfft4模块中,首先读取128个定点数,定义旋转因子,并进行合并第一次四阶蝶形运算㊂在_cfftloop4模块中继续读取输入,并行把在_cfft4模块中合并第一次四阶蝶形运算结果写入到存储器中,同时也并行读取的下一组128个定点数的蝶形运算㊂if lc3b_cfftloop4基于零开销循环寄存器lc3的条件跳转指令,只要lc3不等于0,零开销循环寄存器lc3就自动减1,而且将跳转到_cfftloop4模块循环执行四阶合并;若lc3等于0,说明N点的四阶合并已经全部完成,就顺序向下执行,不再执行跳转㊂用零开销循环来判断N点的四阶合并是否全部已经完成,可以大大减少代码量,同时增加程序循环执行的效率㊂其余的两阶合并与前四阶合并的思路是一致的,利用多阶合并的方式比每一阶都将中间结果写入内存中节省了输入输出的访存时间㊂1.2.4㊀指令并行㊁软件流水㊁循环展开在FFT算法优化时,指令并行㊁软件流水㊁循环展开这三种优化方法一般都是交叉使用的,在这里把两阶合并后的结果与旋转因子合并运算的汇编程序来具体介绍这三种优化方法㊂(1)指令并行r5:4=[u0+=u10,u11]r7:6=[u0+=u10,u11]r11:10=[w0+=w5,w6]chr17=chr7∗chr11chr16=chr6∗chr10chr23=(chr5+chr17)/2chr22=(chr4+chr16)/2考虑到指令并行的原则,将程序优化为r5:4=[u0+=u10,u11]||r11:10=[w0+=w5,w6]r7:6=[u0+=u10,u11]chr17=chr7∗chr11||chr16=chr6∗chr10chr23=(chr5+chr17)/2||chr22=(chr4+chr16)/2由此可见,原来占用7行指令行的程序现在值占用4行,一个蝶形运算就减少了3个实际运行周期㊂(2)软件流水㊁循环展开由编排规则可知,计算结果和读访存指令结果需要隔两行使用,等待写入寄存器的数据需要提前两行准备好,所以在这个规则下,仅仅进行指令并行远远不够,会存在许多气泡行使流水线出现卡拍问题㊂为了冲掉中间的气泡行使得流水线尽量不出现停顿,减少实际运行周期,程序基于软件流水㊁循环展开继续优化㊂r5:4=[u0+=u10,u11]||r11:10=[w0+=w5,w6]r7:6=[u0+=u10,u11]r13:12=[u0+=u10,u11]||r9:8=[w0+=w5,w6]|| chr17=chr7∗chr11||chr16=chr6∗chr10r15:14=[u0+=u10,u11]||chr23=(chr5+chr17)/2|| chr22=(chr4+chr16)/2r35:34=[u0+=u10,u11]||r3:2=[w0+=w5,w6]|| chr19=chr15∗chr9||chr18=chr14∗chr8r37:36=[u0+=u10,u11]||chr25=(chr13+chr19)/2|| chr24=(chr12+chr18)/2r5:4=[u0+=u10,u11]||r11:10=[w0+=w5,w6]||㊃267㊃电讯技术㊀㊀㊀㊀2021年chr21=chr37∗chr3||chr20=chr36∗chr2r7:6=[u0+=u10,u11]||chr27=(chr37+chr21)/2|| chr26=(chr36+chr20)/2_cfft1loop:[v0+=v10,v11]=r23:22||r13:12=[u0+=u10,u11]|| r9:8=[w0+=w5,w6]||chr17=chr7∗chr11||chr16=chr6∗chr10[v0+=v10,v11]=r25:24||r15:14=[u0+=u10,u11]|| chr23=(chr5+chr17)/2||chr22=(chr4+chr16)/2[v0+=v10,v11]=r27:26||r35:34=[u0+=u10,u11]|| r3:2=[w0+=w5,w6]||chr19=chr15∗chr9||chr18=chr14∗chr8r37:36=[u0+=u10,u11]||chr25=(chr13+chr19)/2|| chr24=(chr12+chr18)/2chr21=chr37∗chr3||chr20=chr36∗chr2chr27=(chr37+chr21)/2||chr26=(chr36+chr20)/2 .code_align16If lc0b_cfft1loop||r5:4=[u0+=u10,u11]||11:10= [w0+=w5,w6]优化后代码的指令并行性大大提高,充分利用核内的4个执行宏,循环核心代码并行执行写入结果指令,读取下一循环所用数据指令和点乘㊁叠加运算指令,充分利用了硬件资源,大大提高了程序运行效率㊂2㊀实验与分析实验平台为BWDSP1042,Win10系统,Matlab 版本为32位Matlab2012a,VS版本为VS2010,ECS 版本为ECS2.0㊂不同点数的输入数据来自于Mat-lab程序产生的数据文件以及相应的旋转因子文件㊂2.1㊀实验结果及分析汇编程序优化之前编写C语言程序,根据测试无误的C语言程序框架进行FFT汇编㊂本文重点介绍FFT基于BWDSP1042底层优化,C语言相关操作不再赘述㊂在BWDSP1042配套的集成开发环境ECS2.0中完成汇编程序,使用Matlab产生数据以及生成误差图㊂使用Matlab程序来验证FFT算法编写的正确性㊂将Matlab程序产生的输入数据和旋转因子加载到ECS中运行FFT汇编程序,将FFT汇编输出结果导出到一个指定的文本文件output.txt中,然后使用Matlab读取txt文件中存放的汇编输出数据,进行图形可视化,如图4所示㊂同时,Matlab调用自身FFT函数读取同样的输入数据,将计算结果进行可视化,如图5所示㊂图4㊀FFT汇编结果图图5㊀Matlab结果图由于Matlab中的函数库都已被广泛使用,其正确性毋庸置疑,所以将Matlab输出结果作为汇编优化函数的基本参照标准,将本文研究的算法与Mat-lab中FFT函数的输出结果进行对比,观察图4和图5,结果几乎一致,说明本文算法功能正确㊂为了进一步确定汇编算法的正确性,进行计算相对误差,如图6所示㊂图6㊀相对误差图观察图6可知,FFT汇编程序的输出结果与在Matlab中运行FFT函数的误差,大部分输入的计算结果基本一致,误差在0附近,在1350点左右出现-0.004左右偏差㊂由于输入数据都是Matlab随机生成的浮点数,需要通过格式转换为定点数,实现定㊃367㊃第61卷蔺丽华,李敏,苏涛,等:基于多核处理器BWDSP1042的FFT性能优化第6期点数FFT汇编,在数据转换时也会出现些许误差,对输出误差也有相应影响㊂由图可知,输出误差在10-3级别,也在函数开发误差要求范围之内,说明基于BWDSP1042的FFT算法汇编正确㊂测试基于不同点数的FFT实际运行周期,并与BWDSP100㊁TMS320C6678函数对比,结果如表1所示㊂表1㊀BWDSP1042实际周期比较FFT输入数据规格/点时钟周期/拍理论BWDS-P1042BWDS-P100C6678效率提升比BWDS-P100C6678512571365640754 1.12 1.32 102499162111761394 1.18 1.40 20482112138926863976 1.27 1.88由周期指标可知,基于BWDSP1042的FFT算法实际运行周期应小于理论时钟周期的1.5倍㊂由表1可知,512点㊁1024点㊁2048点的FFT的实际运行周期分别为571拍㊁991拍㊁2112拍,经计算该算法不同输入点数均满足函数库开发要求㊂本文将基于BWDSP1042的FFT算法与BWDSP100和TMS320C6678这两款高性能芯片应用函数库中的FFT算法的实际运行周期进行比较,运算效率均提升一倍以上,说明本文所研究的FFT算法在BWDSP1042的性能优化同时也体现了算法的实用性和优越性㊂2.2㊀硬件资源成本本文实现的N点的32位定点复数FFT共有lb(N)阶,每阶有N/2个蝶形运算,每个蝶形运算需要完成一次复数乘法㊁两次复数加法,所以完成一个蝶形运算需要4个加法器和4个乘法器㊂FFT函数主要是蝶形运算,从蝶形运算角度说明硬件资源消耗情况,如表2所示㊂表2㊀硬件资源消耗说明运算每个蝶形运算需要资源可用资源数ALU48ˑ4MUL48ˑ4 BWDSP1042中有4个增强的运算宏eC104+,每个宏中内部有8个加法器和8个乘法器,所以N/2个蝶形运算需要利用这些乘法器和加法器完成计算,大点数FFT运算对资源消耗的硬件成本更多㊂另外,FFT算法在实时性方面有一定要求,进而对BWDSP1042硬件性能具有较高要求,增加了硬件成本㊂3㊀结束语本文基于BWDSP1042的体系架构以及指令特点,改进了基-2时间抽取FFT算法结构,减少了FFT算法运算时间,优化了性能㊂定点格式的FFT 算法由于进行了数据缩放,导致精度降低,虽然并不影响正确性,但应用于要求高精度的领域仍需继续提升精度指标㊂本文研究不仅对数字信号处理相关应用领域时频转换时间有一定的改善,而且对国产化芯片BWDSP1042的商业化应用以及走向工程应用具有实际意义㊂高性能FFT运算是芯片走向实际应用的重要一环,接下来的工作是在本研究基础之上,开发国产多核处理器BWDSP1042具有通用标准参数的高效率底层其他优化算法函数库,实现函数库与软件开发环境的集成,满足大多数用户使用,为DSP核心器件国产化打下基础,为该芯片成功推向民用市场奠定基础㊂参考文献:[1]㊀林达.舰载火控雷达信号处理的软硬件实现[D].西安:西安电子科技大学,2019.[2]㊀于建.面向OFDM应用的低硬件开销低功耗64点FFT处理器设计[J].电讯技术,2020,60(3):338-343. [3]㊀中国电子科技集团公司第三十八研究所.BWDSP1042软件用户手册[M].合肥:中国电子科技集团公司第三十八研究所,2017.[4]㊀洪一,方体莲,赵斌,等. 魂芯一号 数字信号处理器及其应用[J].中国科学:信息科学,2015,04(3):574-586.[5]㊀宋宇鲲,曲双双,徐礼晗,等.混合基可重构FFT处理器的设计与实现[J].微电子学与计算机,2020,37(1):87-92.作者简介:蔺丽华㊀女,1968年生于山东临邑,2014年获工学博士学位,现为高级工程师,主要研究方向为信息系统与信息化㊂李㊀敏㊀女,1995年生于山东梁山,2017年获工学学士学位,现为硕士研究生,主要研究方向为电子科学技术㊂苏㊀涛㊀男,1968年生于陕西西安,1999年获工学博士学位,现为教授,主要研究方向为信息与信号处理㊂张美春㊀女,1993年生于山东菏泽,2018年获学士学位,现为硕士研究生,主要研究方向为电子科学技术㊂王佳仪㊀女,1995年生于陕西西安,2018年获学士学位,现为硕士研究生,主要研究方向为电子科学技术㊂㊃467㊃电讯技术㊀㊀㊀㊀2021年。

cache合并(优质参考)

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Cache 学习5.1Cache的必要性问题:在多层次存储器结构中,距离CPU越远,访问容量越大,访问速度越慢。

解决采用存储器层次结构,实现大容量、快速存储器。

每一层比下一层有更小的存储空间、更快的读写速率,价格与最便宜的一层一致,层与层之间是子集关系。

桌面处理器:一次为单个用户运行一个程序,需要考虑存储器层次结构带来的延迟问题,阻止程序间数据混淆。

服务器:同时为成千上百个用户执行大量应用程序,导致更多的环境切换,因此服务器还需要存储带宽问题,兼顾防止一个用户访问其他用户的数据。

嵌入式:首先,用于实时处理,要考虑最坏情况时的性能,Cache能提高平均性能,但是会降低最坏情况的性能。

其次,嵌入式关注功耗和平均寿命,需要减少硬件,与扩展硬件提高存储性能方法相悖。

第三,嵌入式操作系统一般非常简单,可不考虑存储层次保护机制。

最后,嵌入式处理器内存小,常常不需要磁盘存储。

5.2 Cache知识回顾名词:Cache命中,Cache缺失,块,页、页缺失。

层次名称:寄存器,Cache,—(块)—内存,—(页)—磁盘5.2.1 Cache性能回顾CPU暂停工作、等待一次存储器访问的周期数成为存储器停顿周期数,其性能可以表示为:CPU执行时间=(CPU时钟周期数+存储器停顿周期数)×缺失代价假设CPU时钟周期包含了处理Cache命中和Cache缺失时CPU停止的时间,存储器停顿周期数可以表示为:存储器停顿周期数=缺失次数×缺失代价=执行指令数×缺失次数/指令数×缺失代价=执行指令数×存储器访问次数/指令数×缺失率×缺失代价一般缺失率可用硬件Cache仿真器来测量。

通常情况下,一般采用每千条指令的缺失次数来计算。

5.2.2 Cache层次存储4个问题Q1:一个块,会放在哪里?直接映射:每个块在Cache中只能出现在唯一位置上,映射方法:(块地址) mod (Cache中的块数)全相联映射:一个块可以放到cache中任何一个地方。

attacklab实验总结 -回复

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attacklab实验总结-回复Attacklab实验总结Attacklab实验是一项旨在让学生深入了解计算机系统底层原理和安全性的实践性课程。

通过该实验,学生能够亲自实践漏洞利用和防御的技术,提高对计算机系统安全性的认识和理解。

本文将从实验流程、实验内容和实验收获三个方面回答关于Attacklab实验的问题。

一、实验流程Attacklab实验包括三个实验阶段:Phase1、Phase2和Phase3。

Phase1:Buffer LabPhase1是Attacklab实验的入门阶段,目的是让学生了解栈缓冲区溢出的原理和利用方式。

学生需要分析给定的源代码,在栈上分配合适的空间,并使用合适的输入来修改程序执行路径,达到改变程序行为的效果。

Phase2:Return-Oriented Programming LabPhase2是Attacklab实验的进阶阶段,目的是让学生了解ROP (Return-Oriented Programming)的原理和利用方式。

学生需要找到程序中合适的代码片段(称为gadgets),通过串联这些gadgets来实现攻击。

与Phase1相比,Phase2更加复杂和技术性,需要学生在程序的内存空间中构建复杂的ROP链。

Phase3:Code-Injection Attacks LabPhase3是Attacklab实验的高级阶段,目的是让学生了解代码注入攻击的实现原理。

学生需要通过构造合适的输入,将恶意代码注入到程序执行的内存空间中,并实现自己的攻击目标。

二、实验内容1. Buffer Lab在Buffer Lab中,学生需要完成五个不同的任务,每个任务都涉及到栈溢出攻击的不同方面。

通过这些任务,学生可以熟悉栈帧布局、溢出点的定位和栈溢出攻击的基本原理。

2. Return-Oriented Programming Lab在ROP Lab中,学生需要构建复杂的ROP链,以利用程序中的存在漏洞的函数。

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{
int blx=blockIdx.x;
int thx=threadIdx.x*stride;
for (int i=0;i<stride;i++)
{
C[blx*blockDim.x+thx+i]=A[blx*blockDim.x+thx+i]+B[blx*blockDim.x+thx+i];
cudaMemcpy(h_c,d_c,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyDeviceToHost);
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
// for (int i=0;i<NUM;i++)
// {
// printf("%f",h_c[i]);
cudaEventRecord(end,0);
cudaEventSynchronize(end);
cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, end);
printf("%f ",elor (int i=0;i<NUM;i++)
{
h_a[i]=1;h_b[i]=2;h_c[i]=0;
}
float *d_a,*d_b,*d_c;
cudaMalloc((void **)&d_a,NUM*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&d_b,NUM*sizeof(float));
// matrixmul_gpu.cpp : Defines the entry point for the console application.
//合并访存实验
//
//
#include<stdio.h>
#include"math.h"
#include <stdlib.h>
#include "time.h"
#include <assert.h>
#include "cuda_runtime.h"
#define step 1024
#define stride 2
#define NUM 1024*1024
__global__ void Addwithstride(float *A, float *B, float *C)
cudaMemcpy(d_c,h_c,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
dim3 Threadperblock_withstride(step/stride);
dim3 Block_withstride(step);
cudaEvent_t start,end;
}
int main( int argc, char** argv)
{
float *h_a,*h_b,*h_c;
h_a=(float *)malloc(NUM*sizeof(float));
h_b=(float *)malloc(NUM*sizeof(float));
h_c=(float *)malloc(NUM*sizeof(float));
}
}
__global__ void Addwithoutstride(float *A, float *B, float *C)
{
int blx=blockIdx.x;
int thx=threadIdx.x;
C[blx*blockDim.x+threadIdx.x]=A[blx*blockDim.x+thx]+B[blx*blockDim.x+thx];
cudaMemcpy(d_b,h_b,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_c,h_c,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
dim3 Threadperblock_withoutstride(step);
cudaMalloc((void **)&d_c,NUM*sizeof(float));
cudaMemcpy(d_a,h_a,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b,h_b,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
cudaEventRecord(end,0);
cudaEventSynchronize(end);
float elapsedTime;
cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, end);
printf("%f ",elapsedTime);
dim3 Block_withoutstirde(step);
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&end);
cudaEventRecord(start,0);
Addwithoutstride<<<Block_withoutstirde,Threadperblock_withoutstride>>>(d_a,d_b,d_c);
cudaEventCreate(&start);
cudaEventCreate(&end);
cudaEventRecord(start,0);
Addwithstride<<<Block_withstride,Threadperblock_withstride>>>(d_a,d_b,d_c);
// }
cudaMalloc((void **)&d_a,NUM*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&d_b,NUM*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&d_c,NUM*sizeof(float));
cudaMemcpy(d_a,h_a,NUM*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice);
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