导读:本文包含了帮助线程论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:预取率,帮助线程,预取服务质量,动态调节
帮助线程论文文献综述
张建勋,古志民[1]（2019）在《基于交织预取率的帮助线程预取质量调节算法》一文中研究指出预执行帮助线程在预取过程中需要进行动态预取调节,而传统静态枚举控制参数值的控制方法在预取执行过程中保持固定不变,从而使得该方法不能够有效地为主线程提供预取质量保证(quality of service,Qo S)。针对该问题,提出了一种基于交织预取率的帮助线程预取质量参数调节方法。首先,对帮助线程的预取Qo S优化进行了建模分析;其次,在前期交织预取工作的基础上,提出了基于交织预取率的帮助线程参数值调节算法;最后,在真实的商用多核平台上对所提出帮助线程预取调节算法进行了评测和分析。实验结果是所提出的帮助线程预取调节算法使得基准测试程序的几何平均性能加速比为1. 114,而传统静态枚举方法的几何平均性能加速比为1. 135。实验结果表明,所提出的帮助线程预取质量调节算法解决了帮助线程预取过程中的参数值自动调节问题,算法无须静态枚举参数值便可以快速获得与之相近似的预取性能提升。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年02期）
张建勋,古志民,胡潇涵,蔡旻[2]（2014）在《面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法》一文中研究指出大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法,其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例,提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法,从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后,介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明,帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程序的性能。(本文来源于《通信学报》期刊2014年08期）
张建勋,古志民[3]（2013）在《帮助线程预取技术研究综述》一文中研究指出帮助线程预取是当前多核平台提高非规则数据密集应用预取效果性能的关键技术之一,近年来已成为国内外的研究热点。针对非规则数据密集应用访存规律的非连续局部性特征,帮助线程预取技术利用CMP平台的最后一级共享缓存(LLC)将应用的非连续局部性转换为瞬时的连续时空局部性(即时局部性),从而达到通过线程级数据预取提高程序性能的目的。归纳了帮助线程预取技术的分类,概括和比较了不同帮助线程实现技术的优势和局限性,深入分析和探讨了现有的几种典型帮助线程技术的预取控制策略。最后从帮助线程实时控制、参数动态选取和优化方面指出了帮助线程预取技术的研究方向。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年07期）
黄艳,古志民[4]（2012）在《帮助线程预取性能的分析与优化》一文中研究指出针对访存延迟对现代处理器性能的影响,基于片上多处理器分析与测试了访存密集型应用程序的帮助线程数据预取性能。结果表明热点区计算/访存延迟比率对帮助线程预取性能有重大影响。依据热点区计算/访存延迟比率合理安排帮助线程与主线程的访存任务比例时,能达到对帮助线程性能的优化,使帮助线程预取获得更好的性能收益。基准测试程序的测试实验结果表明当热点区计算量很小可以忽略不计时,帮助线程与主线程的访存任务比接近1时,帮助线程预取获得最好的性能收益。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2012年01期）
杨四才[5]（2009）在《面向非规则计算的帮助线程预编译技术研究》一文中研究指出随着微处理器与存储器之间速度差异的日益增长,制约系统整体性能的存储墙问题也越来越严峻。现在,非规则计算出现在许多重要的科学计算应用中,由于访存模式的非规则性,使得非规则计算程序往往造成大量的缓存缺失。延迟容忍技术是克服存储墙问题的一种有效方法,已成为数据预取领域的研究热点。基于帮助线程的数据预取利用空闲的硬件上下文、投机性地预取主线程需要的数据,达到延迟隐藏的目的。由于人工书写帮助线程实现数据预取是一件非常繁琐而且耗时的工作,因此深入研究帮助线程的预编译技术,具有重要的理论意义和实用价值。本文是在共享高速缓存的多核处理器平台下,进行的面向非规则计算的帮助线程预编译技术研究。针对现有的基于帮助线程的数据预取方法,提出了一种预编译框架,自动化的完成线程的创建、数据的预取以及线程间的通信和同步工作。本文首先总结了前期研究成果中的五种数据推送框架,通过分析它们的优点和局限,提出了一种新的数据推送方法——交织同步推送方法,该方法不仅能解决不同计算量下的数据推送问题,而且具备较低的通信和同步开销的优点。实验重点是面向非规则计算的帮助线程预编译技术研究。本文在交织同步推送方法的基础上,设计了一套适用于静态帮助线程技术的预编译框架,真正实现由编译器自动生成帮助线程;最后在该框架下对多个基准测试程序进行了实验分析并获得20%以上的加速效果。(本文来源于《北京理工大学》期刊2009-06-22）
帮助线程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法,其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例,提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法,从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后,介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明,帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程序的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
帮助线程论文参考文献
[1].张建勋,古志民.基于交织预取率的帮助线程预取质量调节算法[J].计算机应用研究.2019
[2].张建勋,古志民,胡潇涵,蔡旻.面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法[J].通信学报.2014
[3].张建勋,古志民.帮助线程预取技术研究综述[J].计算机科学.2013
[4].黄艳,古志民.帮助线程预取性能的分析与优化[J].电子科技大学学报.2012
[5].杨四才.面向非规则计算的帮助线程预编译技术研究[D].北京理工大学.2009