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公开(公告)号：CN114564150A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210185703.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开一种动态链接模式片上存储器空间分配方法，包括以下步骤：在程序源文件中为需要优化的数据添加动态链接模式局部存储器数据关键字__ldm；编译器判断该局部存储器变量是否位于动态库中；对于动态库中的局部存储器变量，在链接脚本中为其设置单独的PT_LOAD段；对于动态库中的局部存储器变量，在动态链接器中修正局部存储器数据地址。本发明能够有效避免动态库中LDM变量地址相互冲突的问题，显著提升了异构众核AI处理器的好用性。
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公开(公告)号：CN112650539A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910918622.5
申请日：2019-09-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种面向异构众核处理器的动态链接运行支撑方法，包括以下步骤：S1、将用户的控制核心程序、加速核心程序及加速核心静态库链接到可执行程序中，获得异构混合动态链接的可执行程序；S2、运行异构混合动态链接的可执行程序；S3、提供一动态混合链接选项，实现异构程序的混合链接；S4、程序加载器分析异构混合动态链接的可执行程序的各个段，通过interp段解析标准动态链接器的地址；S5、向操作系统申请页氏空间，用于加载控制核心动态库；S6、实现基于众核空间的动态分配策略；S7、新增接口dlopen_hybrid，支持异构混合动态库中控制核心代码和加速核心代码正确运行。本发明既能保证控制核心代码兼容动态链接功能和动态运行模式，也能通过充分发挥加速核心的加载和运行效率。
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公开(公告)号：CN112631893A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910903842.0
申请日：2019-09-24
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种面向异构平台的多层次存储结构内存检测方法，基于异构众核处理器的编译器和运行时库，包括以下步骤：S1、实现自定义动态运行时库；S2、在自定义动态运行时库中，当从核程序发生段为例异常或终止异常时，从核向主核发送异常中断信号，主核代理从核进行异常处理；S3、主核、从核分别对源程序进行编译分析，将源程序处理为中间代码，并在中间代码上对需要插桩的位置进行插桩处理；S4、编译器将S3中处理过的中间代码，编译、汇编、链接，生成可执行代码，进而生成可执行文件并运行。本发明在拥有多指令集、多层次存储结构的异构众核处理器上实现内存错误的动态检测，检测的错误类型多，且错误信息描述详尽，定位精准，检测效果较好。
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公开(公告)号：CN114661460B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202210136541.1
申请日：2022-02-15
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种面向异构众核处理器的AI框架两级并行加速方法，包括以下步骤：AI框架调用模型优化模块优化深度学习模型或者预训练好的模型，将其组织成更具可并行性的树形计算图；AI框架将优化后的树形计算图转换成由计算任务组成的线程池；线程管理模块根据相关性将线程池组织成不同的线程队列；线程管理模块监测各个核组的状态，如果发现某个核组处于空闲状态，则将某队列的计算任务调度到该核组上执行；当整个运行任务完成后，线程管理模块和核组管理模块均中止运行，等到下一次运行任务开始后。本发明可以充分利用异构众核的多级存储资源和计算能力，实现自动化的AI框架两级并行加速，显著提升AI框架在异构众核上的好用性和高性能。
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公开(公告)号：CN114564150B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210185703.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开一种动态链接模式片上存储器空间分配方法，包括以下步骤：在程序源文件中为需要优化的数据添加动态链接模式局部存储器数据关键字__ldm；编译器判断该局部存储器变量是否位于动态库中；对于动态库中的局部存储器变量，在链接脚本中为其设置单独的PT_LOAD段；对于动态库中的局部存储器变量，在动态链接器中修正局部存储器数据地址。本发明能够有效避免动态库中LDM变量地址相互冲突的问题，显著提升了异构众核AI处理器的好用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112445488B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910831166.0
申请日：2019-09-04
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种异构平台下宽度非对称向量兼容性的编译处理方法和装置，包括以下模块：编译器预处理模块，用于对非对称异构向量的统一声明，还用于通过编译选项来控制对应的数据和接口调用的target预处理，转换为对应平台自身适应的接口；编译器前端中端分析模块，用于根据接口的调用方式，进行内部中间表示的转换或者向量降级，生成对应平台的中间表示；编译器后端拆分模块，用于根据中间表示，生成对应的后端指令。本发明实现主从核编译器向量开发的继承性、减少用户程序异构编码限制，无需去关注异构平台对向量支持的差异性。
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公开(公告)号：CN112445485B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910799256.6
申请日：2019-08-28
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种基于编译实现的可扩展向量掩码功能的方法和装置，包括以下步骤：S1、编译器输入用户程序，根据目标平台翻译出正确的掩码向量接口；S2、编译器前端模块对S1中获得的掩码向量接口进行关键字识别，选择对应平台的中端处理入口；S3、编译器中端模块根据目标平台的指令结构对掩码向量接口进行分析，选择合适的处理流程；S4、编译器后端模块将编译器中端模块生成的中间生成代码转换生成最终指令；S5、编译器根据向量宽度的增加，完成对平台向量宽度的识别，选择合适宽度的向量转换和掩码生成。本发明降低了重新开发代码的工作量和复杂度及用户移植的复杂度，更进一步的挖掘了课题的指令级并行性能。
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公开(公告)号：CN112527262B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910885725.6
申请日：2019-09-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种深度学习框架编译器宽度非一致自动向量优化方法，基于异构平台，包括以下步骤：S1、框架编译器前端识别计算图中可进行向量优化的子图，S2、框架编译器中端对步骤S15标记的可进行向量优化的子图中的算子进行融合，并计算图编译为底层IR，S3、框架编译器后端根据异构众核处理器的控制核心和计算核心的向量宽度，分别对步骤S2中获得的底层IR进行宽度非一致的向量优化，S4、框架编译器的代码生成模块将步骤S32获得的向量优化后的底层IR转换为用户指定的高级语言代码，并通过基础编译器生成向量优化后的平台目标码。本发明进一步的挖掘深度学习负载的指令集并行性能，提升深度学习负载的向量化程度，从而提升深度学习负载在异构众核平台上的推理性能。
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公开(公告)号：CN112527303B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910885728.X
申请日：2019-09-19
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种面向即时编译的基于动态库的GOT表管理方法，包括以下步骤：S1、创建包含GOT表的动态链接库，此GOT表位于动态链接库的数据段；S2、在即时编译引擎解析重定位前，动态载入GOT表到内存空间，并获取GOT表的首地址；S3、即时编译引擎根据程序代码段的重定位类型，进行GOT表覆写和重定位回填；S4、在程序即时编译执行结束后，动态释放包含GOT表的动态链接库；S42、退出即时编译。本发明降低了LLVM即时编译引擎对新增硬件后端中GOT表的支持难度，提高了LLVM即时编译引擎的移植效率，在基于国产处理器的LLVM即时编译引擎中快速实现了基于动态库的GOT表管理。
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公开(公告)号：CN112445481B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910794940.5
申请日：2019-08-27
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开一种低功耗的寄存器分配编译优化方法，包括以下步骤：S1、分析程序的热点函数和循环段；S2、统计热点代码段中依赖关系语句执行频率；S3、登记存在依赖关系语句中临时变量的生存周期；S4、关闭针对该依赖关系语句性能相关的指令调度优化，防止因为考虑流水线性能而进行的指令调度；S5、对每个依赖关系语句中的临时变量进行基本块内的生存周期分析；S6、对每个依赖关系语句中的临时变量进行跨基本块的生存周期分析；S7、遍历所有基本块，对标记为可低功耗优化的临时变量追踪其定义和使用点；S8、进行W_set指令循环外提优化。本发明在一定程度上优化系统运行功耗，且软硬件开发成本低，对降低功耗的方法简单直接。
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