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基于拟态计算的大数据高效能平台设计方法
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上传时间: 2018-06-20
详细说明： 针对当前大数据应用主要以通用处理器为计算核心，且系统结构单一、能效比低，无法充分满足大数据的计算需求。基于拟态计算模型，提出了一种大数据高效能平台的设计方法。该方法以算粒为基本研究对象，深入剖析大数据应用算法的特征，合理划分各计算子任务；其次，构造体系结构匹配矩阵，并将子任务分配到合理的处理部件上；最后，利用动态电压/频率调节技术和数据布局算法，实现非关键任务的电压控制，并优化关键任务的结构布局。实验结果表明，拟态计算能深度融合各异构计算部件，建立具有灵活、可拓展的体系结构，充分发挥系统整体执行效率，降低功耗，提高能效比。
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