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公开(公告)号：CN112559952B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910918627.8
申请日：2019-09-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明公开一种基于序列分层的异构众核快速傅里叶变换方法，包括以下步骤：S1、将待转序列按FFT运算层序进行分块，分块大小为当前运算层一次基本运算的子序列大小，即第1次分块时，每个分块的大小为2，即将输入序列分成大小为2的若干个小块；第2次分块时，每个分块的大小为4，即将输入序列分成大小为4的若干个小块；以此类推，第n次分块时，每个分块的大小为2n，即将输入序列分成大小为2n的若干个小块；一直分到每个分块的大小与输入序列的长度相同为止；S2、将每一层的分块并行地利用异构众核架构进行加速运算，通过片上网络实现分块内部的众核加速。本发明提高大规模数据的FFT算法性能。
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公开(公告)号：CN114217936A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110209594.7
申请日：2021-02-25
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种高效大气模式物理过程任务划分算法，包括以下步骤：S1、获取大气模式中各进程所在的超节点编号；S2、根据S1中获取的超节点编号信息，对大气模式中的各进程进行分组，将具有相同超节点编号的进程分到同一个组；S3、第一级任务划分，采用与动力框架采用相同的网格划分方式，保证同一组进程中大气模式动力框架与物理过程具有相同的网格；S4、第二级任务划分，调整大气模式物理过程中组内进程间网格划分，将网格重分配到组内进程中。本发明既能使大气模式物理过程计算任务相对平衡，又能减少大气模式与动力框架耦合时的通信开销，可显著提高大气模式大规模并行时的整体性能。
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公开(公告)号：CN112560356A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910919675.9
申请日：2019-09-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了种面向众核架构的稀疏矩阵向量乘众核优化方法，包括以下步骤：S1、已知：行数为m，列数为n的稀疏矩阵A，长为n的向量x；求解长度为m的向量y，y=Ax为稀疏矩阵A与向量x的点积；S1、定义x向量块大小blk_x_size，根据x向量元素下标对x向量元素进行分块将x向量进行分块；S2、根据x向量的分块信息，即S1中求解得到的x向量元素所在的x向量块编号信息，统计原始稀疏矩阵即稀疏矩阵A中每一行非零元所在列号对应的x向量块的编号，由此统计出稀疏矩阵向量乘时稀疏矩阵每一行所需要的x向量块的编号信息。本发明提高了整体众核加速性能，提高数据访问的局部性，对非结构网格CFD应用的优化作用明显。
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公开(公告)号：CN112559032A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910910103.4
申请日：2019-09-25
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于循环段的众核程序重构方法，包括基于循环段拆分的重构算法和基于循环段合并的重构算法，其中，所述基于循环段拆分的重构算法包括基于主从协同任务的循环段拆分和基于空间压缩的循环段拆分，所述基于循环段合并的重构算法包括基于相似结构的循环段合并和基于增加循环量的循环段合并。本发明根据异构系统的结构特点和性能指标，优化循环段的层次结构和顺序，充分发挥系统的性能优势，从而最大程序提高应用软件的计算性能。
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公开(公告)号：CN117992715A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410173432.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于异构众核的对界融合批量浮点精度转换方法。该方法包括：将目标矩阵数据中同一预设维度的数据作为一个子矩阵数据；其中，预设维度为行或者列；根据所述子矩阵数据的数据量以及所述计算核心的局部存储空间，确定需要所述计算核心处理的目标子矩阵数据以及处理方式；通过所述计算核心基于所述处理方式对所述目标子矩阵数据进行处理。上述方案能够解决目前遍历目标矩阵数据进行精度转换过程中，数据访问量大、效率低的问题，从而通过异构众核结构对目标矩阵数据进行处理，提高同时处理的数据量，提高数据处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117332194A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311343967.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例公开了一种高阶龙格库塔法的混合精度处理方法、装置及设备。该方法包括：获取待处理业务对应的标准业务表达式；对标准业务表达式进行处理，得到目标业务表达式；确定目标业务表达式中的目标数据项；基于高阶Runge‑Kutta龙格库塔法，确定目标数据项的候选阶数；根据候选阶数，确定目标业务表达式的当前目标阶数；根据当前目标阶数，确定对应的目标精度格式；其中，目标精度格式基于混合精度格式确定；根据目标精度格式对目标业务表达式进行处理，得到业务结果。上述方案，实现了在考虑候选阶数的基础上，对目标业务表达式进行处理，提高了对目标业务表达式进行处理的准确度，减少了计算资源和能耗的浪费。
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公开(公告)号：CN112559952A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910918627.8
申请日：2019-09-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明公开一种基于序列分层的异构众核快速傅里叶变换方法，包括以下步骤：S1、将待转序列按FFT运算层序进行分块，分块大小为当前运算层一次基本运算的子序列大小，即第1次分块时，每个分块的大小为2，即将输入序列分成大小为2的若干个小块；第2次分块时，每个分块的大小为4，即将输入序列分成大小为4的若干个小块；以此类推，第n次分块时，每个分块的大小为2n，即将输入序列分成大小为2n的若干个小块；一直分到每个分块的大小与输入序列的长度相同为止；S2、将每一层的分块并行地利用异构众核架构进行加速运算，通过片上网络实现分块内部的众核加速。本发明提高大规模数据的FFT算法性能。
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公开(公告)号：CN112559435A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910918612.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F15/173
Abstract: 本发明公开一种基于片上分块的大规模三维矩阵转置的众核并行优化方法，包括以下步骤：S1、根据三维数组的最高维对每个从核的任务进行划分，利用异构众核访存接口实现数据的快速传输；S2、利用片上加速接口对矩阵进行分块，通过片上加速接口对每个分块进行加速运算。本发明将三维数组进行片上分块，利用异构众核架构对分块进行并行加速，实现高效的数组转置，适用于绝大多数数值计算中需要对大规模三维矩阵转置的众多工程应用软件，极大的提高程序整体性能。
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公开(公告)号：CN112540936A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910898087.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F12/0877 , G06F13/16
Abstract: 本发明公开一种面向异构众核架构的离散访存读写方法，包括以下步骤：S1、将众核组共同组成一个存储块，将参与计算的物理量均匀分布在各计算核心的私有存储空间中，并通过建立索引关系可找到不同下标计算时数组的具体位置，再利用核间通信机制实现核间数据的访问；S2、利用步骤S1的映射同时结合非阻塞通信来批量获取数据，并将重排好的数据存入本地私有高速缓冲区中；S3、将步骤S1以预处理方式独立于计算之外，并根据课题需求可使用主从异步并行方式，继续隐藏建立映射过程带来的额外开销。本发明面向异构众核架构的离散访存读写方法，其利用分布式存储技术及其映射机制与高效非阻塞批处理数据重排方法，有效避免频繁的访主存，提高众核并行效率。
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公开(公告)号：CN112527394A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910879931.6
申请日：2019-09-18
Applicant: 无锡江南计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于指令序列与消息序列指引的深度依赖问题并行方法，包括以下步骤：S1、将解向量按块进行平均划分，通过这种划分将解向量中各元素之间的依赖性转换成向量块之间的依赖性；S2、将一个向量块完成计算称为一次更新操作，此一次更新操作需要以下三个步骤：S21、部分更新：接收前继块发送的数据；S22、自我更新：对块内元素进行计算更新；S23、完成更新：将本向量块求解完毕的元素发送给所依赖的后继块；S3、众核内每个计算核心按顺序计算相应的向量块，重复S2的更新操作步骤，实现了整个流水线作业计算；S4、为每个计算核心设计一串指令流，即指令序列。本发明提高众核内部通信的相互协作性，减少访存时间开销，实现有效加速。
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