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高能效计算与应用中心在第36届计算机辅助设计国

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高能效计算与应用中心在第36届计算机辅助设计国

日前,北京大学信息科学技术学院、高能效计算与应用中心梁云研究员课题组在GPU-FPGA异构系统运行时管理和GPU上高性能矩阵乘法方面的工作双双取得获得重要突破,相关成果以学术论文《面向交互式应用的高效异构系统和应用管理技术》 和《面向GPU的基于分块和批处理的矩阵乘法优化技术》的形式,分别即将呈现在第25届高性能体系结构国际研讨会和第24届并行编程原理与实践研讨会上。

2017年11月13—16日,由电气电子工程师学会和计算机协会联合主办的第36届计算机辅助设计国际会议在美国尔湾举行。

在前一篇论文中,梁云及其指导的博士研究生王硕针对集成多个GPU和FPGA的异构计算系统,提出一种高效运行时管理框架Poly;该框架对于实时性要求很高的交互式应用,在保证实时性的前提下,能够提高异构系统的整体能效比,从而为云计算、数据中心等应用场景提供高能效的计算资源管理与扩容方案。

在大会与ACM计算机协会自动化设计特殊兴趣组举办的学生科研竞赛中,北京大学信息科学技术学院高能效计算与应用中心主任丛京生教授和助理主任梁云研究员共同指导的信息科学技术学院2017届本科生、圣芭芭拉加州大学博士研究生谢新锋的研究工作“C到CUDA语言的自动转化工具和共享内存优化”脱颖而出,获得本科生组冠军,由此晋级将于明年夏天举行的总决赛。

6165com澳门老金沙,6165金沙总站,在后一篇论文中,梁云及其执导的博士研究生李秀红以及北京市商汤科技开发有限公司的研发人员设计了一种新型矩阵分块决策算法和批执行决策算法,显著提高小矩阵算法的计算效率,从而克服现实应用中诸多小矩阵算法无法充分发挥GPU计算能力的瓶颈。

此外,经过遴选,梁云与香港科技大学、南洋理工大学合作的论文《COMBA:基于模型的高层次综合分析技术》获评本届会议IEEE/ACM William J. McCalla ICCAD 最佳论文奖。该论文提出一种面向可重构硬件的性能模型,可准确评估程序的性能和分析性能瓶颈。ICCAD是电子设计自动化领域的顶级会议,也是中国计算机学会计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域推荐国际学术会议;今年在399篇投稿中录用了105篇,其中两篇被授予最佳论文奖。

HPCA和PPoPP均为计算机体系结构领域顶级会议,被《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》列为计算机系统与高性能计算领域A类会议,在国内外具有很高的学术影响;历来以对论文要求严格、录取率低著称。

梁云课题组的另一篇论文《面向GPU多任务设计的缓存旁路和分割优化技术》也在会上发表。

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