PDF《2015.08》

2015.

08 北京大学高能效计算与应用中心

1 目前研究领域 中心简介 初期科研成果 科研项目及论文发表 中心主任 国际交流 教学情况 荣誉客座教授 新体制教师(按姓氏首字母排列) 兼职教授(按姓氏首字母排列)

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20 17 北京大学高能效计算与应用中心 (Center for Energy-Efficient Computing and Applications, CECA,以下简称 中心 )成立于

2010 年底,是北京大学在

985 工程 中建设的开展国际先 进水平高能效计算与应用研究的科研机构.该中心既是北京大学计算机系统结构学科的重要组成 部分,又是一个交叉研究机构. 中心为北京大学信息科学技术学院下辖的一个实体单位,实行主任负责制.中心实行特殊机 制,在教师聘用和管理上具有相当大的灵活性,为杰出教师提供有竞争力的待遇和启动经费,有 效推动科研力量的发展,建立具有世界先进水平的研究环境,以吸引国际高水平人才. 中心的总体建设目标是:建立起具有真正国际一流水平的团队,开展世界领先水平的针对高 能效计算体系结构与应用方向的前沿研究, 通过五到十年的建设, 成为国际上重要的先进研究机构, 具备突出的国际、国内影响力,为国家重大决策提供理论依据并承接关键任务,在工业界产生较 强影响并起到示范、带动作用,培养高水平人才(包括硕士生、博士生、博士后),使他们有潜 力到国内外优秀大学任教. 中心的研究方向为高能效计算、 通信以及应用, 目标是:为了大幅度提高计算能效并降低能耗, 研发在设计自动化、体系结构、编译和系统级优化方面,与低能耗计算相关的新型和关键技术及 其应用.具体研究内容涵盖高能效计算(包括但不限于高能效计算 / 存储 / 通讯体系结构、编译与 系统级软件、从小型嵌入式系统到大型数据中心在内的不同规模的计算系统等)以及针对高能效 计算的应用(包括但不限于深度学习、图像视频处理、无线电子医疗、移动环境感知和设计自动 化等计算密集型应用的硬件加速). 中心简介 北京大学高能效计算与应用中心 目录321. 高能效体系结构相关探索研究.例如面向可重构多加速器 新型体系结构的编译与综合;

面向异构计算系统的编译技 术;

高可靠的非易失性存储体系结构与面向大数据的存储 系统设计;

高能效无线局域网硬件体系结构;

三维芯片技 术以及低功耗电路技术的自动设计方法等. 2. 高能效应用相关研究.例如针对深度学习及图像视频处理 的定制计算;

无线电子医疗;

移动环境感知;

非易失存储 器件在数据中心的应用;

智能、高能效的传感器网络与物 联网等. 高可扩展算法:在可重构逻辑的自动设计流程中,布局占 用了大约四分之三的运行时间;

为缩短其运行时间,中心 计划从算法加速、硬件加速和并行化三方面展开研究,开 发比现有工具快

10 倍至

100 倍的高速布局布线器.本研 究获得国家自然科学基金青年项目(61202073)和中国 博士后科学基金(2012M52011)支持,初步成果已发表 在ICCAD 2012, ASP-DAC 2012, ISPD 2012, ASP-DAC 2013, FPGA 2013, DAC 2013, FCCM 2014, FPT 2014, ICCAD

2015 等国际会议论文. 1. 面向可重构计算多加速器新型体系结构的编译与综合研究: 针对拥有可重构多加速器的新型体系结构,中心将研究完整的自动化设计流程,支持从通用算法设计语言(C/ C++ 语言)程序生成到可重构逻辑配置信息的整个工具链:包括高层次综合、逻辑综合、快速布局与布线等,并 将实现一套开放源代码的可重构逻辑物理综合流程,以推动相关研究.主要研究内容包括:(1)简单高效的编程 模型:复杂的编程模型确限制了基于可重构逻辑 FPGA 的加速器体系结构的大规模应用,因此我们提出使用并行 程序编程语言来编写 FPGA 程序.我们选取针对 GPU 的Compute Unified Device Architecture (CUDA) 编程模型. 一方面,使用 CUDA 的线程模型来准确地表示程序的并 行度.另一方面,使用 CUDA 来设计由 FPGA, GPU 和CPU 构成的异构系统结构. (2) 高层次综合中的存储优化: 综合考虑多种高层次综合中的存储优化策略,包括:数据 重用、存储划分及存储合并等,并将其与程序调度、循环 变换和循环流水等优化策略相结合,提出优化的自动存储 优化算法,实现基于多面体模型的循环优化、跨循环迭代、 多维数组的存储划分与基于循环特性的优化地址变换,并 增加对新型可重构硬件的支持.(3)电子设计自动化的 服务器应用(能源受限) 嵌入式应用(电池受限) 可重构计算加速器 传统可重构逻辑FPGA 非易失性存储器技术 三维芯片技术 可重构逻辑编译技术 面向新型体系结构的编译及支持软件环境 高能效体系结构相关研究 高速布局方法研究 ? 多层次方法 ? 解析式全局布局 ? 低温模拟退火 ? 并行化、硬件加速 高层算法描述(C/C++) 源程序级优化 (存储优化) 高层次综合 优化的源程序(C/C++) 逻辑综合 高可扩展的 布局布线算法 RTL代码 网表 二进制比特流 传统可重构逻辑FPGA 可重构计算加速器 可通过优化编译的方法,提高能效40%左右 2. 众核(GPU/MIC)系统结构和编译优化: 作为通用加速器之一,GPU/MIC 已经被广泛的使用在各种领域中如大规模模拟,图形图像处理和生物计算等等. 然而,目前 GPU/MIC 体系结构和编译器的设计并不能满足新型应用对性能和功耗的需求.为了提高 GPU/MIC 的 性能、能耗,降低其使用门槛,我们提出创新的体系结构、编译优化算法、性能、能耗和编成模型,并研发基于 这些创新技术的应用.本项目已受国家自然 科学基金青年项目(61300005)支持,初 步成果已发表在 ICCAD 2013, DAC 2014, TPDS 2015, CGO 2015, HPCA

2015 等国 际会议和期刊. 经过近五年的发展,至2015 年8月,中心在以下研究有了初步进展: 初期科研成果 目前研究领域 3. 嵌入式系统的编译技术: 由于安全性的需求,嵌入式 / 实时系统需要 使用静态程序分析的方法估算程序的最差 执行时间.静态的程序分析不仅需要考虑 程序的控制和数据流,还需考虑底层处理 器的体系结构,如缓存配置等等.我们拟提 出使用硬件加锁结合静态程序分析的方法, 来优化程序的性能,提高实时系统的性能 可预测性.初步成果已发表在 TECS 2013, DAC 2013, DATE 2014, TCAD2015 等国际 会议和期刊.

5 4 4. 高能效、高可靠性存储体系结构研究: 当今计算机系统面临严重的 存储墙 问题:即存储系统无法提供足够的数据来匹配飞速增长的计算能力,同时 又难以满足功耗和可靠性的需求限制.因此,本课题将通过优化存储体系结构来缓解这一问题,主要包括如下几 部分研究:(1)基于新型非易失存储(NVM)的存储体系结构:新型 NVM 具备密度高、静态功耗低等优点, 同时具有非对称访问,寿命有限等新特性,因此,针对其特性在不同存储层次提出结构改进和管理策略的优化来 显著提高存储能效;

(2)面向新兴应用的存储体系结构设计:针对新兴应用(如内存计算 / 内存数据库)的数 据访存特点,提出创新的访存控制架构与相应管理策 略,从而有效地提高访存性能并降低功耗;

(3)高 可靠性、高安全性的存储体系结构:随着存储工艺的 发展以及新型存储器件的兴起,存储可靠性和数据安 全性成为一个重要挑战,本课题将通过存储体系结构 的优化,提高存储系统的可靠性和安全性.本课题已 获得国家自然科学基金项目(61202072)、863 项目 (2013AA013201)以及华为等项目的支持,初步成 果已发表在 DATE 2012, ICCD 2013, ISLPED 2014, HPCA 2014, DATE 2015, ISCA 2015, ISLPED

2015 等国际会议. 5. 面向大数据的高性能存储系统设计研究: 为了有效地利用海量数据,需要解决的首要问题就是 如何高效存储及访存这些数据.各种互联网大数据应 用的后台基础设施都依赖于一个强大的分布式存储系 统, 该系统也是各大互联网公司的核心技术. 近年来, 以传统磁盘为代表的存储设备已经成为计算机的性能 瓶颈.因此,存储领域正在发生一场深刻的变革,........