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公开(公告)号：CN102073482B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110045350.6
申请日：2011-02-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种前瞻失效线程的划分方法，其具体步骤如下：A.检测前瞻失效线程；B.对确定前瞻失效线程的描述；C.对确定前瞻失效线程的重启范围的描述；D.根据前瞻失效线程和前瞻失效线程的重启范围的描述求出各个失效参数的距离和最大距离，将的距离中距离最大距离作为前瞻失效线程划分基准N；E.根据步骤D得到的距离和最大距离对前瞻失效线程进行划分，合并小线程，满足新的线程体积和划分基准N相近；F.前瞻失效线程划分结束。该方法能够消除线程间的数据相关性，减少线程的控制开销，减少了线程重启所消耗的资源和时间。
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公开(公告)号：CN102012844B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010562935.0
申请日：2010-11-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向CMP系统的线程调度方法，首先用有向无环图来表示并行程序划分后的线程，然后创建就绪线程列表，分析线程前驱后继关系，降低线程间的依赖关系，利用有向无环图和就绪线程列表把线程分配到CMP中的各个核上，实现并行执行，其具体步骤如下：（1）设计有向无环图，用有向无环图表示并行程序划分后的线程之间的依赖关系；（2）创建一个就绪线程列表，用来存储运行状态为就绪态的线程；（3）处理器核对线程调度。该方法对调度时间影响较大的线程能够相对地被优先调度，从而降低程序运行时间，更有效地发挥CMP的优势，提高CMP系统的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102073482A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110045350.6
申请日：2011-02-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种前瞻失效线程的划分方法，其具体步骤如下：A、检测前瞻失效线程；B、对确定前瞻失效线程的描述；C、对确定前瞻失效线程的重启范围的描述；D、根据前瞻失效线程和前瞻失效线程的重启范围的描述求出各个失效参数的距离和最大距离，将的距离中距离最大距离作为前瞻失效线程划分基准N；E、根据步骤D得到的距离和最大距离对前瞻失效线程进行划分，合并小线程，满足新的线程体积和划分基准N相近；F、前瞻失效线程划分结束。该方法能够消除线程间的数据相关性，减少线程的控制开销，减少了线程重启所消耗的资源和时间。
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公开(公告)号：CN102063291B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201110006560.4
申请日：2011-01-13
Applicant: 上海大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种前瞻线程的多级并行执行方法，其特征在于操作步骤如下：(1)、从需要执行的串行程序中提取出可并行执行的前瞻线程STi；(2)、对步骤(1)所述中提取出的可并行执行的前瞻线程STi进行预处理，标记出可并行执行的模块。(3)、对步骤(2)中所生成的前瞻线程STi按前瞻并行执行规则执行，直至该线程执行完；然后判断执行完的前瞻线程STi是否需要重启，若需重启，则以非前瞻线程执行此线程；否则，提交此前瞻线程。该方法能够间接的消除必需的数据同步以及数据依赖，有效避免了因线程等待和线程资源从处理器和内存的换入换出造成计算机资源浪费，充分利用计算机资源，提高了程序的执行效率。
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公开(公告)号：CN102012844A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010562935.0
申请日：2010-11-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向CMP系统的线程调度方法，首先用有向无环图来表示并行程序划分后的线程，然后创建就绪线程列表，分析线程前驱后继关系，降低线程间的依赖关系，利用有向无环图和就绪线程列表把线程分配到CMP中的各个核上，实现并行执行，其具体步骤如下：（1）、设计有向无环图，用有向无环图表示并行程序划分后的线程之间的依赖关系；（2）、创建一个就绪线程列表，用来存储运行状态为就绪态的线程；（3）、处理器核对线程调度。该方法对调度时间影响较大的线程能够相对地被优先调度，从而降低程序运行时间，更有效地发挥CMP的优势，提高CMP系统的效率。
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公开(公告)号：CN102013178A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010561403.5
申请日：2010-11-27
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种数字英汉双向翻译训练方法。本发明采用语音合成技术，不需要储存大量的听力材料以及试题材料，最大程度减小翻译训练的听力材料的数量；翻译内容完全随机生成，可以有效的避免使用者的记忆干扰，达到真正的翻译训练的目的；采用语音识别技术，使得英汉翻译标准量化，更方便个人进行翻译训练。本发明解决了目前已有的英语翻译训练方法的各种弊端：英汉训练材料的固定死板；汉英训练无标准可依等。本发明提供一种基于语音合成与识别技术的随机数生成的英汉、汉英双向数字翻译训练方法。本发明可方便的以计算机软件或者嵌入式软件等方式实现。
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公开(公告)号：CN102063291A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110006560.4
申请日：2011-01-13
Applicant: 上海大学
IPC: G06F9/38
Abstract: 本发明公开了一种前瞻线程的多级并行执行方法，其特征在于操作步骤如下：(1)从需要执行的串行程序中提取出可并行执行的前瞻线程STi；(2)对步骤(1)所述中提取出的可并行执行的前瞻线程STi进行预处理，标记出可并行执行的模块。(3)对步骤(2)中所生成的前瞻线程STi按前瞻并行执行规则执行，直至该线程执行完；然后判断执行完的前瞻线程STi是否需要重启，若需重启，则以非前瞻线程执行此线程；否则，提交此前瞻线程。该方法能够间接的消除必需的数据同步以及数据依赖，有效避免了因线程等待和线程资源从处理器和内存的换入换出造成计算机资源浪费，充分利用计算机资源，提高了程序的执行效率。
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