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基于Gem5模拟器的多核处理器存储系统建模
基于Gem5模拟器的多核处理器存储系统建模
2021-12-18 23:52:35
464KB
研究论文
1
Tms320c667x多核DSP用户手册--中断篇
官方英文手册网址http://101.96.10.42/www.ti.com/lit/ug/sprugw0c/sprugw0c.pdf 本文档是对该手册的第九章多核DSP中断使用的中文翻译,翻译流畅准确,可放心使用。
2021-12-15 22:39:16
3.4MB
多核DSP
C6678
tms320c667x
tms320c6678
1
多核平台并行单源最短路径算法 (2012年)
提出一种多核平台并行单源最短路径算法。采用与Δ-Stepping算法相似的并行策略,通过多个子线程对同一个桶中的弧段进行并行松弛,利用主线程控制串行搜索中桶的序列。实验结果表明,该算法求解全美单源最短路径的时间约为4 s,与使用相同代码实现的串行算法相比,加速比更高。
2021-12-07 11:15:52
348KB
工程技术
论文
1
多处理器、多核以及在平台的应用.ppt
1、多处理器的分类 2、对称式共享存储器系统结构 3、多核与多线程 中兴的培训资料
2021-12-07 10:40:22
599KB
多处理器
多核
1
Matlab在多核处理器上的实现函数代码-Matlab_multicore.zip
Matlab在多核处理器上的实现函数代码-Matlab_multicore.zip 我跟大家以前探讨过,如何实现Matlab多线程的运算! 今天跟大家分享一些多核运算,现在很多的人的机器是双核,四核的。 在c或者java里,实现多核比较简单,其实在matlab里也不难,看这个例子吧: Matlab_multicore.zip Matlab多核 并行运算
2021-12-05 19:17:55
19KB
matlab
1
基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机及其应用
为更好发现数据中的复杂规律, 避免核函数选择的盲目性和局部最优等非线性优化问题, 本文提出一种基于改进灰狼算法优化多核支持向量回归机算法. 首先, 基于全局核函数和局部核函数构建多核支持向量机采油速度预测模型; 其次, 利用基于云模型和二次插值算法改进灰狼优化算法对核函数权值和参数的选取进行优化; 最后, 应用灰色关联分析理论确定采油速度影响因素集, 并作为多核支持向量回归机预测模型的输入. 与6种采油速度预测方法进行对比, 所提方法具有较好的全局寻优能力和较高的预测率的优点.
2021-12-02 20:36:05
1.2MB
支持向量回归机
多核学习
灰狼优化算法
云模型
1
通过案例精通parallel并行命令 利用多核CPU来加速你的Linux命令
你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们,我是在对你们说。你可能有一个16核或更多核的CPU,但我们合适的工具,例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等,都是单线程的,只能使用一个CPU内核。我们需要用到GNU Parallel命令,它让我们所有的CPU核心在单机内做神奇的map-reduce操作,当然,这还要借助很少用到的–pipes 参数(也叫做–spreadstdin)。这样,你的负载就会平均分配到各CPU上,真的。
2021-12-02 20:31:19
1.23MB
parallel
并行命令
1
面向多核片上Trace数据流合成的队列调度算法设计及实现.pdf
面向多核片上Trace数据流合成的队列调度算法设计及实现.pdf
2021-11-29 12:03:53
461KB
算法
调度算法
数据结构
参考文献
嵌入式系统/ARM技术中的片上多核处理器共享资源分配与调度策略研究综述(二)
1 基于缓存分区的分配调度策略概述 1.1 缓存分区的背景 在CMP 系统中,一级缓存通常是私有的,而最后一级缓存(last level cache,LLC)则在各个核间共享(下文提到的缓存如无特别说明都是指LLC)。 共享缓存使得多个线程可以共享某些数据,降低通讯延迟,同时减少数据的冗余备份,提高缓存空间利用率。但是,线程间对于有限共享缓存空间的争夺,也会导致缓存失效率的上升,影响系统的吞吐量和公平性。 在单核单线程处理器中最为常用的缓存替换算法是LRU.LRU 不区分访存请求的线程来源,同等对待所有访存请求,每次发生缓存失效时替换最近最少访问的缓存块。LRU 在单线
2021-11-24 19:36:21
256KB
嵌入式系统/ARM技术中的片上多核处理器共享资源分配与调度策略研究综述(二)
嵌入式系统/ARM技术
1
多核处理器系统中的高性能存储器的调度程序设计.pdf
在一个多核处理器系统中,运行在不同核心上的应用会在主存储器中产生干扰。这种应用间的干扰降低了整体的系统性能,并且不公平地减缓了应用的进展。之前的工作已经开发出了很多应用感知型内存访问调度程序以及应用减缓估测技术来解决这种问题。最先进的内存访问调度程序 Blacklisting memory scheduler(BLISS)通过对每个应用基于它们的访存特性进行排序然后强制产生一个总的排名顺序来优先处理那些来自易受干扰的应用的请求。最先进的应用减缓估测技术 Application Slowdown Model(ASM)可以在运行时准确地利用硬件估测同一处理器系统中的多个应用由于在共享缓存和主存储器中的相互干扰带来的减缓,从而利用减缓信息来进行资源的重新分配,一次来提高系统中应用间的公平。
2021-11-24 19:32:44
2.13MB
嵌入式系统
1
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