基于存储接口的可重构加速器映射方法

    公开(公告)号:CN102929812A

    公开(公告)日:2013-02-13

    申请号:CN201210371902.7

    申请日:2012-09-28

    Abstract: 本发明提供的一种基于存储接口的可重构加速器映射方法包括:初始步骤:用于将可重构加速器、通用处理器和存储体分别连接在存储总线上;第一步骤,用于通过可重构算法接口映射模块对可重构算法核心的硬件接口进行封装,其中所述可重构算法接口映射模块按照信号类型将可重构算法核心的硬件接口映射成为存储接口,由此按照对存储体的存储访问的读访问和写访问的方式对硬件接口进行读写;第二步骤,用于对通用处理器和存储控制器进行配置,以便通用处理器能够通过存储控制器访问可重构加速器;第三步骤,用于通过对通用处理器编程实现对可重构加速器中算法核心的软件映射。

    片上系统间互连网络的动态重构方法

    公开(公告)号:CN102929329A

    公开(公告)日:2013-02-13

    申请号:CN201210376655.X

    申请日:2012-09-28

    Abstract: 一种片上系统间互连网络的动态重构方法包括:将片上系统的网络接口控制模块连接至网络,网络接口控制模块包括控制寄存器组、状态寄存器组、数据寄存器组、接口控制逻辑、以及一组接口信号管脚;利用控制寄存器组的一个命令寄存器和一个缓存寄存器来分别保存下一次操作的操作命令和相关数据;利用状态寄存器组保存接口控制模块的各种当前状态;利用数据寄存器组的一组寄存器来缓存接口数据,其中寄存器中的每一比特位对应接口信号管脚的当前值;利用接口控制逻辑控制管脚工作模式的配置、数据的发送/接收过程。本发明通过动态重配置网络接口的工作模式,可以动态改变互连网络的拓扑结构、链路连接方式,支持不同的通信模式。

    可重构集群的模块化三维构造方法和可重构集群构造结构

    公开(公告)号:CN102902656A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201210370445.X

    申请日:2012-09-28

    Abstract: 本发明提供了一种可重构集群的模块化三维构造方法和可重构集群构造结构。将可重构集群所涉及的通用处理器节点、可重构加速器、集群互连网络三大主要部分进行模块化划分,从而形成通用处理器节点模块、可重构加速器基板和互连网络支撑底板三个相互支撑的功能模块;第二步骤,用于定义所述通用处理器节点模块、所述可重构加速器基板和所述互连网络支撑底板之间的功能接口;第三步骤,用于通过接插件实现所述通用处理器节点模块和所述可重构加速器基板的水平堆叠,形成一个可重构计算节点;第四步骤,用于将所述可重构计算节点以垂直插装的方式插装在具有网络交换能力的所述互连网络支撑底板上,从而形成一个基于三维构造的可重构集群结构。

    集群计算系统
    45.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102761578A

    公开(公告)日:2012-10-31

    申请号:CN201110110793.9

    申请日:2011-04-29

    Abstract: 本发明提供了一种集群计算系统,包括通过网络互连的计算节点集群,所述计算节点包括嵌入式处理器、嵌入式DRAM、非易失性存储器阵列,还包括扩展计算部件以及电源管理模块;所述嵌入式处理器提供整数计算能力;所述扩展计算部件与嵌入式处理器相集成,并根据计算应用领域定制专项计算能力,辅助嵌入式处理器进行数据处理;所述嵌入式DRAM通过处理器直连接口与嵌入式处理器连接,作为处理器缓存;所述非易失性存储器阵列用于永久性存储数据;所述电源管理模块用于对计算节点供电,并根据嵌入式处理器的负载情况调整对嵌入式处理器的供电功率。本发明集群计算系统具有较低的功耗以及较强的计算能力。

    硬件事务级仿真方法、引擎及系统

    公开(公告)号:CN102760176A

    公开(公告)日:2012-10-31

    申请号:CN201110110834.4

    申请日:2011-04-29

    Abstract: 本发明提供了一种硬件事务级仿真方法、引擎及系统,所述方法包括:加载目标系统模型,根据所述目标系统模型创建至少一个仿真线程;依次执行所述仿真线程,将执行仿真线程产生的仿真事件加入事件队列,所述仿真事件记录待触发的仿真线程的线程号;调取所述事件队列中的仿真事件,调度并执行调取的仿真事件记录的待触发的仿真线程的线程号指向的仿真线程,将执行仿真线程产生的仿真事件加入所述事件队列。本发明基于事件驱动的仿真机制,加快了仿真速度,同时提供了精简的仿真建模接口能更方便地描述具有普遍并发性的硬件系统。

    一种智能存储设备及其数据处理方法

    公开(公告)号:CN102760045A

    公开(公告)日:2012-10-31

    申请号:CN201110110817.0

    申请日:2011-04-29

    Abstract: 本发明提供了一种智能存储设备及其数据处理方法,所述智能存储设备包括访问接口模块、与所述访问接口模块连接的若干数据处理单元;还包括存储单元阵列以及数据互连网络,所述数据互连网络提供数据处理单元之间以及数据处理单元与存储单元之间的数据互连。本发明在存储设备中增加数据处理单元,将部分数据处理负载从计算设备转移到存储设备进行,从而减少计算设备的内存访问存储设备的带宽需求;进一步的,本发明的存储设备对于不同的数据处理需求具有可扩展的数据处理的能力,以适应集群计算系统的功能。

    一种动态可演化智能处理芯片结构

    公开(公告)号:CN112631968B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202011524240.3

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本发明公开一种动态可演化智能处理芯片结构,包括:通用处理器、智能处理单元、内存控制器和内存接口、可编程逻辑区域、可编程逻辑控制器,所述可编程逻辑区域进一步包括:动态系统总线、动态IO控制器和动态智能计算单元;动态系统总线:可以根据需求,对其拓扑结构、接口数量和规格、仲裁机制等进行重构,动态IO控制器:用于根据系统对于IO需求的不同,重构为一个或者多个不同类型的IO控制器,动态智能计算单元:用于根据需要重构为特定的硬件结构,实现对计算、访存、IO的定制加速。本发明可实现对整个系统中计算、访存、IO等方面的性能和效率优化,提高智能应用的计算效率,实现智能应用的全栈定制加速。

    一种基于非因果时间卷积神经网络的加密流量分类方法

    公开(公告)号:CN112686287A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202011526821.0

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本发明公开一种基于非因果时间卷积神经网络的加密流量分类方法,包括以下步骤:对网络流量进行预处理,形成以会话为单位切分的流量数据;构建基于非因果时间卷积神经网络的分类模型:所述基于非因果时间卷积神经网络的分类模型包括若干个非因果卷积残差块、全连接层和用于输出分类结果的Softmax分类器层;所述非因果卷积残差块由两层空洞卷积构成;在每个空洞卷积层后连接权重归一化层和激活层,并使用ReLU函数作为激活函数;在跨越连接中,使用1*1卷积;最后,将若干残差块堆叠组合后连接全连接层和分类层。本发明扩大了卷积核的作用域和特征点的感受野,可确保全局信息不被遗漏,能够显著提升分类效果。

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