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公开(公告)号：CN111736899B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010474445.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明提供一种网络处理器上寄存器的分配方法，包括：依据原始变量的被访问情况将所述原始变量划分为若干子变量；对所述子变量进行活跃性分析并构建干涉图；至少基于所述干涉图中所述子变量的最大团信息确定所述子变量的优先度，其中，所述子变量的最大团信息是指所述子变量是否包含在最大团中，所述最大团是指所述干涉图中节点所代表的子变量的长度之和最大的完全子图；以及依据所述优先度分配寄存器。
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公开(公告)号：CN111736899A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010474445.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/30
Abstract: 本发明提供一种网络处理器上寄存器的分配方法，包括：依据原始变量的被访问情况将所述原始变量划分为若干子变量；对所述子变量进行活跃性分析并构建干涉图；至少基于所述干涉图中所述子变量的最大团信息确定所述子变量的优先度，其中，所述子变量的最大团信息是指所述子变量是否包含在最大团中，所述最大团是指所述干涉图中节点所代表的子变量的长度之和最大的完全子图；以及依据所述优先度分配寄存器。
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公开(公告)号：CN104424101A
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310410943.7
申请日：2013-09-10
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3457 , G06F11/3433 , G06F11/3452 , G06F2201/865
Abstract: 本申请公开了一种程序性能干扰模型的确定方法，从已确定好的样本程序集合中选取程序组成多个子集合，获取各个子集合中各个程序在运行时受到的性能干扰值，及各个子集合中所有程序对共享资源的总占用率，将所有子集合划分为多个分析单元；对不同分析单元中包含的每一个样本程序的性能干扰值及所述该样本程序所在的子集合所对应的总占有率做回归分析，获取目标函数模型；并依据目标函数模型获取目标程序对应的性能干扰模型。本发明实施例提供的方法，为多核处理器上的每一个程序提供性能干扰模型，对程序运行在多核处理器中受到的性能干扰进行量化，避免了相互干扰较为大的程序运行在同一多核处理器中，确保了程序在多核处理器中运行时的最优性能。
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公开(公告)号：CN111813540B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010474453.3
申请日：2020-05-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于图划分的TCAM的分配方法，包括：将程序执行流程的控制流程图转换为条件变量图；依据效用值贪心地从当前条件变量图的备选节点中选取下一级子图根节点，直至获得最终子图根节点的集合；基于所述最终子图根节点的集合将所述条件变量图划分为若干最终子图；以及依据所述最终子图为所述程序执行流程分配TCAM。
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公开(公告)号：CN103902443B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201210576264.2
申请日：2012-12-26
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3409 , G06F11/3447
Abstract: 本发明提供一种程序运行性能分析方法及装置，涉及网络技术领域，能够对多道同时运行的程序各自的性能干扰进行分析，从而提高程序运行过程当中资源调度的效率和硬件资源的利用率，该方法包括：在预设的程序集中获取每个程序在运行状态下的特征向量；获取预设的程序集中至少两个共同运行的程序各自的性能干扰参数，该性能干扰参数为预设的程序集中至少两个共同运行的程序的特征向量相互作用时至少两个共同运行的程序各自性能的下降率；对至少两个共同运行的程序的特征向量与至少两个共同运行的程序的性能干扰参数进行曲线拟合，生成性能干扰函数模型。本发明应用在程序性能干扰分析中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103902443A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210576264.2
申请日：2012-12-26
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3409 , G06F11/3447
Abstract: 本发明提供一种程序运行性能分析方法及装置，涉及网络技术领域，能够对多道同时运行的程序各自的性能干扰进行分析，从而提高程序运行过程当中资源调度的效率和硬件资源的利用率，该方法包括：在预设的程序集中获取每个程序在运行状态下的特征向量；获取预设的程序集中至少两个共同运行的程序各自的性能干扰参数，该性能干扰参数为预设的程序集中至少两个共同运行的程序的特征向量相互作用时至少两个共同运行的程序各自性能的下降率；对至少两个共同运行的程序的特征向量与至少两个共同运行的程序的性能干扰参数进行曲线拟合，生成性能干扰函数模型。本发明应用在程序性能干扰分析中。
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公开(公告)号：CN117742718A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311724854.X
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种用于神经网络推理的跨算子边界优化的编译方法和编译器，包括：以神经网络模型计算程序中每个算子的张量表达式作为节点，算子间的张量依赖关系为边，构建计算图；提取图中张量信息，并提取张量表达式的输入输出张量间元素的依赖信息；确定划分张量表达式的算子为割点，将有向无环计算图划分为多个子图，每个子图对应生成一个计算核；为计算核kernel中每一个张量表达式生成一个调度，把计算核kernel中所有调度合并得到统一调度，通过插入重排和同步指令，合并每个计算核kernel的统一调度，得到神经网络模型计算程序的调度程序，以生成可执行的二进制文件，CPU和/或GPU执行二进制文件，得到神经网络模型计算结果。
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公开(公告)号：CN111738434A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010493830.8
申请日：2020-06-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种在异构处理单元上执行深度神经网络的方法，包括：通过算子性能模型预测深度神经网络中各个算子在不同异构处理单元上的运行时间和功耗，其中，所述算子性能模型是以不同算子和不同异构处理单元的组合为输入数据，以所述算子在所述不同异构处理单元上的运行时间和功耗为输出数据，通过训练获得；至少基于所述深度神经网络的结构图以及所述算子在所述不同异构处理单元上的运行时间和/或功耗确定所述算子的分配策略；以及依据所述算子的分配策略将所述算子分配到对应的异构处理单元并执行所述深度神经网络。
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公开(公告)号：CN104424101B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201310410943.7
申请日：2013-09-10
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3457 , G06F11/3433 , G06F11/3452 , G06F2201/865
Abstract: 本申请公开了一种程序性能干扰模型的确定方法，从已确定好的样本程序集合中选取程序组成多个子集合，获取各个子集合中各个程序在运行时受到的性能干扰值，及各个子集合中所有程序对共享资源的总占用率，将所有子集合划分为多个分析单元；对不同分析单元中包含的每一个样本程序的性能干扰值及所述该样本程序所在的子集合所对应的总占有率做回归分析，获取目标函数模型；并依据目标函数模型获取目标程序对应的性能干扰模型。本发明实施例提供的方法，为多核处理器上的每一个程序提供性能干扰模型，对程序运行在多核处理器中受到的性能干扰进行量化，避免了相互干扰较为大的程序运行在同一多核处理器中，确保了程序在多核处理器中运行时的最优性能。
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公开(公告)号：CN106155634A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510152896.X
申请日：2015-04-01
Applicant: 华为技术有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种预测核间性能干扰的方法及装置，涉及网络技术领域，提供了一种用以测量程序遭受的核间性能干扰的参数的模型。本发明提供的方法包括：分别获取程序集中每个程序在每个处理器上运行时的行为特征，以及每个程序在每组中的主处理器上的性能干扰函数的参数；根据所述程序集中每个程序在每个处理器上运行时的行为特征，构建特征预测模型；根据所述程序集中每个程序在主处理器上的行为特征、主处理器自身特征以及性能干扰函数的参数，构建性能干扰函数预测模型，其中，所述性能干扰函数预测模型用于：根据程序在处理器上的行为特征和处理器自身特征预测程序在处理器上的性能干扰函数的参数。
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