Multi—Roofline模型：一种新的异构计算平台性能评估方法
异构网络中的并行传输能效模型
异构网络中的并行传输能效模型陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【摘要】The high speed parallel transmission through multi-mode user equipment (MUE) improves service quality,but also brings a lot of energy consumption.To solve the problem,an energy efficiency model of concurrent transmission in heterogeneous network was put forward.The core contents of the energy efficiency model were defined including optimal transmission rate allocation,as well as the rule of network ranking and access judgment.All the access networks were ranked based on network sources and according to the MUE service transmission requirement,which networks to be selected for parallel transmission were judged.Optimal distributed transmission rate of each carrier network was calculated.The chosen carrier networks parallel transmitted MUE service to achieve maximum energy efficiency according to the optimal distributed transmission rate.The effectiveness of the improved model was verified by the Matlab simulation results.%针对多模终端(multi-mode users equipment,MUE)进行高速业务并行传输时,提高服务质量的同时,带来了大量能耗的问题,提出一种异构网络并行传输能效模型,定义核心内容:最优传输速率分配、网络排位及接入判决规则.依据网络资源情况,对异构网络中所有接入网络进行排位,根据MUE业务传输需求判决哪些网络需要被选择进行并行传输,通过计算得出所有承载网络各自最优分配的传输速率,被选中的承载网络按照最优分配的传输速率对MUE业务进行并行传输,实现能效最大化.通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】6页(P2605-2610)【关键词】异构网络;多模终端;并行传输;能效;服务质量【作者】陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP393E-mail:****************多无线接入技术使得MUE用户能进行多网络选择接入[1,2]，在满足用户需求的同时，也带来了大量的能耗问题。
roofline model基本公式
roofline model基本公式Roofline模型基本公式随着计算机体系结构的不断发展，性能瓶颈已从CPU频率转移到了内存带宽和延迟上。
为了更好地评估和优化程序的性能，研究人员提出了一种称为Roofline模型的分析工具。
Roofline模型可以帮助我们更好地理解和预测程序的性能上限，并指导我们进行优化。
Roofline模型的基本公式如下：Performance = min(Bandwidth, Compute)其中，Performance代表程序的性能，Bandwidth代表内存带宽的上限，Compute代表计算能力的上限。
Roofline模型的本质是通过将计算能力和内存带宽表示在一张图上，来帮助我们直观地理解程序的性能瓶颈。
这张图被称为Roofline图。
Roofline图的横轴表示计算强度（FLOPs/Byte），纵轴表示性能（GFLOPs/s），而Roofline则表示了计算能力和内存带宽的上限。
在Roofline图中，计算能力的上限由CPU的浮点计算性能决定，可以通过硬件规格或者性能测试获得。
而内存带宽的上限则由内存系统的带宽和延迟决定，可以通过内存测试或者硬件规格获得。
Roofline模型的基本思想是，程序的性能必然受到计算能力和内存带宽的限制。
如果程序的计算强度低于计算能力的上限，那么程序的性能将受到内存带宽的限制；反之，如果程序的计算强度高于计算能力的上限，那么程序的性能将受到计算能力的限制。
通过Roofline模型，我们可以直观地看出程序的性能瓶颈在哪里。
在Roofline图中，如果程序的性能落在Roofline上方，说明程序的性能已经达到了计算能力和内存带宽的上限，进一步优化可能会很困难；而如果程序的性能落在Roofline下方，说明程序的性能还有提升的空间，可以通过增加计算强度或者提高内存带宽来优化程序。
Roofline模型不仅可以帮助我们分析和优化串行程序，也可以帮助我们分析和优化并行程序。
基于NVDLA与FPGA结合的神经网络加速器平台设计
高技术通讯2021年第31卷第5期：479488doi：10.3772/j.issn.1002-0470.2021.05.003基于NVDLA与FPGA结合的神经网络加速器平台设计①管兆康②*张志伟③”（*华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074）（"中国科学院自动化研究所北京100190）摘要随着深度神经网络对算力的需求不断增加，传统通用处理器在完成推理运算过程中出现了性能低、功耗高的缺点，因此通过专用硬件对深度神经网络进行加速逐步成为了深度神经网络的重要发展趋势。
现场可编程门阵列（FPGA）具有重构性强、开发周期短以及性能优越等优点，适合用作深度神经网络的硬件加速平台。
英伟达深度学习加速器（NVDLA）是英伟达开源的神经网络硬件加速器，其凭借自身出色的性能被学术界和工业界高度认可。
本文主要研究NVDLA在FPGA平台上的优化映射问题，通过多种优化方案高效利用FPGA内部的硬件资源，同时提高其运行性能。
基于搭建的NVDLA加速器平台，本文实现了对RESNET-50神经网络的硬件加速，完成了在ImageNet数据集上的图像分类任务。
研究结果表明，优化后的NVDLA能显著提高硬件资源使用效率，处理性能最高可达30.8fps,实现了较边缘中央处理器（CPU）加速器平台28倍的性能提升。
关键词英伟达深度学习加速器（NVDLA）；现场可编程门阵列（FPGA）；硬件加速；模块优化0引言随着人工智能的飞速发展，神经网络作为一种重要的深度学习框架愈发引起人们的重视。
相比于传统算法，神经网络凭借其在图像识别等领域的优越表现，已经在无人驾驶⑴、人脸识别⑵以及目标跟踪⑶等众多领域得到广泛应用。
然而，神经网络在实际的应用过程中依然存在计算量大、存储复杂等问题，因此为神经网络的应用选择合适的计算平台对于推动神经网络的发展至关重要。
神经网络推理的大部分计算工作都基于数学运算，其主要包含卷积运算、激活函数运算、池化运算和规范化运算4部分。
基于知识图谱使用多特征语义融合的文档对匹配
第 54 卷第 8 期2023 年 8 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.54 No.8Aug. 2023基于知识图谱使用多特征语义融合的文档对匹配陈毅波1，张祖平2，黄鑫1，向行1，何智强1(1. 国网湖南省电力有限公司，湖南 长沙，410004；2. 中南大学 计算机学院，湖南 长沙，410083)摘要：为了区分文档间的同源性和异质性，首先，提出一种多特征语义融合模型(Multi-Feature Semantic Fusion Model ，MFSFM)来捕获文档关键字，它采用语义增强的多特征表示法来表示实体，并在多卷积混合残差CNN 模块中引入局部注意力机制以提高实体边界信息的敏感性；然后，通过对文档构建一个关键字共现图，并应用社区检测算法检测概念进而表示文档，从而匹配文档对；最后，建立两个多特征文档数据集，以验证所提出的基于MFSFM 的匹配方法的可行性，每一个数据集都包含约500份真实的科技项目可行性报告。
研究结果表明：本文所提出的模型在CNSR 和CNSI 数据集上的分类精度分别提高了13.67%和15.83%，同时可以实现快速收敛。
关键词：文档对匹配；多特征语义融合；知识图谱；概念图中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1672-7207（2023）08-3122-10Matching document pairs using multi-feature semantic fusionbased on knowledge graphCHEN Yibo 1, ZHANG Zuping 2, HUANG Xin 1, XIANG Xing 1, HE Zhiqiang 1(1. State Grid Hunan Electric Power Company Limited, Changsha 410004, China;2. School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)Abstract: To distinguish the homogeneity and heterogeneity among documents, a Multi-Feature Semantic Fusion Model(MFSFM) was firstly proposed to capture document keywords, which employed a semantically enhanced multi-feature representation to depict entities. A local attention mechanism in the multi-convolutional mixed residual CNN module was introduced to enhance sensitivity to entity boundary information. Secondly, a keyword co-occurrence graph for documents was constructed and a community detection algorithm was applied to represent收稿日期： 2022 −05 −15； 修回日期： 2022 −09 −09基金项目(Foundation item)：湖南省电力物联网重点实验室项目(2019TP1016)；电力知识图谱关键技术研究项目(5216A6200037)；国家自然科学基金资助项目(72061147004)；湖南省自然科学基金资助项目( 2021JJ30055) (Project (2019TP1016) supported by Hunan Key Laboratory for Internet of Things in Electricity; Project(5216A6200037) supported by key Technologies of Power Knowledge Graph; Project(72061147004) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(2021JJ30055) supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province)通信作者：张祖平，博士，教授，从事大数据分析与处理研究；E-mail ：***************.cnDOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2023.08.016引用格式： 陈毅波, 张祖平, 黄鑫, 等. 基于知识图谱使用多特征语义融合的文档对匹配[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2023, 54(8): 3122−3131.Citation: CHEN Yibo, ZHANG Zuping, HUANG Xin, et al. Matching document pairs using multi-feature semantic fusion based on knowledge graph[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2023, 54(8): 3122−3131.第 8 期陈毅波，等：基于知识图谱使用多特征语义融合的文档对匹配concepts, thus facilitating document was matching. Finally, two multi-feature document datasets were established to validate the feasibility of the proposed MFSFM-based matching approach, with each dataset comprising approximately 500 real feasibility reports of scientific and technological projects. The results indicate that the proposed model achieves an increase in classification accuracy of 13.67% and 15.83% on the CNSR and CNSI datasets, respectively, and demonstrates rapid convergence.Key words: document pairs matching; multi-feature semantic fusion; knowledge graph; concept graph识别文档对的关系是一项自然语言理解任务，也是文档查重和文档搜索工作必不可少的步骤。
结构稀疏模型刘建伟
结构稀疏化模型是当前稀疏学习领域的研究方向近几年来涌现出很多研究成果文中对主流的结构稀疏模型如组结构稀疏模型结构稀疏字典学习双层结构稀疏模型树结构稀疏模型和图结构稀疏模型进行了总结对结构稀疏模型目标函数中包含非可微非凸和不可分离变量的结构稀疏模型目标函数近似转换为可微凸和可分离变量的近似目标函数的技术如控制一受控不等式majorityminoritymmnesterov双目标函数近似方法一阶泰勒展开和二阶泰勒展开技术对求解结构稀疏化模型近似目标函数的优化算法如最小角回归算法组最小角回归算法groupleastangleregressiongrouplars块坐标下降算法blockcoordinatedescentalgorithm分块坐标梯度下降算法blockcoordinategradientdescentalgorithm局部坐标下降算法1ocalcoordinatedescentalgorithm谱投影梯度法spectralprojectedgradientalgorithm主动集算法activesetalgrithm和交替方向乘子算法alternatingdirectionmethodofmultipliersadmm进行了比较分析并且对结构稀疏模型未来的研究方向进行了探讨
边缘计算设备的性能功耗测量
电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineer!ng网络通信技术Network Communication Technology 边缘计算设备的性能功耗测量朱明（天翼物联科技有限公司江苏省南京市210006）摘要：本文阐述了边缘计算设备性能功耗测量的试验方法，基于Roof line性能分析模型及设备的功耗开展测量与分析。
关键词：边缘计算设备；性能功#毛测量；Roof1ine性能分析模型；神经网络根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究结果表明，在2020年，平均每人每秒将会产生1.7MB的数据。
由此可见，边缘计算己经成为海量数据分析与存储背景下解决网络带宽问题的最佳方案。
1边缘计算概念简述在靠近用户端的网络边缘节点进行计算，成为技术革新的重点。
想要实现边缘计算，需要在网络边缘端植入小型嵌入式信息采集处理设备，当用户使用的智能设备（如智能手机、电脑等）将数据传送到网关后，通过边缘设备对数据进行计算、分析、处理、过滤及反馈。
如此一来，很多原始数据在边缘端已经得到了完善的处理，不必传送到云端，进而节省了大量的网络传输成本，有效降低了带宽的压力。
2几种常见的边缘计算设备目前常见的边缘计算设备如下：（1）EDGE TPU计算板。
作为最新出现在市场上的专用集成电路芯片（ASIC）,此设备主要用于计算神经网络产生的相关数据，在运行过程中，具有极快的数据处理速度，并且无需消耗大量外部能源。
（2）NVIDIA Jetson TX2,作为一种应用于人工智能的超级计算机信息处理模块，其采用了Maxwell（NVIDIA第十代GPU架构），结合流式多处理器，不仅支持16位的半精度运算，还能够满足部分设备对32位单精度的计算要求。
（3）Jetson NANO,在传统的TX1数据处理模块的基础上，实现了数据流的提升，并且其电源性能得到了增强。
其主要构成是将CUDA核心的数量提高到了128个，并且支持16位半精度计算和32位单精度计算，与其他设备不同的是，NANO的16位计算数据容纳量超过了32位计算的一倍。
异构系统的协同计算模型研究
异构系统的协同计算模型研究随着计算机技术的发展，异构系统已经成为当今世界计算领域的热点话题之一。
异构系统是指由不同类型的计算资源组成的计算机系统，这些资源包括多核CPU、GPU、FPGA等。
在异构系统中，不同的资源被分配给不同的任务，以最大限度地提高计算机系统的效率和性能。
但是，异构系统的设计和开发也面临着一些挑战，其中最重要的挑战之一就是如何设计一种有效的协同计算模型。
协同计算模型是指在异构系统中，不同类型的计算资源可以合作完成一些复杂的任务。
这些任务通常需要大量的计算资源，而单个计算资源往往无法完成。
协同计算模型的目标是实现任务的最优分配，以便在异构系统中获得最佳的性能和效率。
为了实现这个目标，研究人员提出了一些协同计算模型。
其中一个常见的协同计算模型是基于任务的，并行计算模型。
这种模型将一个大的任务分解成许多小的子任务，这些子任务可以在不同类型的计算资源上并行执行。
在这个模型中，任务分配和调度是基于任务的，也就是说，任务被分配给可用资源的集合。
然后，在运行时，系统可以动态地进行任务调度以实现最佳性能和效率。
另一个常见的协同计算模型是基于数据的，并行计算模型。
这种模型将一个大的数据集分解成多个小的数据块，这些数据块可以在不同类型的计算资源上并行处理。
在这个模型中，数据被分配给可用资源的集合。
然后，在运行时，系统可以动态地进行数据调度以实现最佳性能和效率。
除了这些基于任务或数据的协同计算模型之外，研究人员还提出了许多其他类型的协同计算模型。
例如，一些模型将任务和数据相结合，可以在异构系统中实现更复杂的计算。
另外，还有一些模型专门设计用于处理特定类型的问题，例如机器学习、图像处理和科学计算等。
总的来说，异构系统的协同计算模型是一个复杂的领域，需要深入的研究和实践。
尽管目前已经提出了许多不同类型的协同计算模型，但仍然需要更多的努力来实现这些模型的最优性能和效率。
在未来，随着计算机技术的发展，人们可以期待异构系统在更多的领域中发挥其重要的作用。
Multi-Roofline模型：一种新的异构计算平台性能评估方法
Multi-Roofline模型：一种新的异构计算平台性能评估方法摘要：本文提出了一种新的性能评估模型——multi-roofline模型。
作为roofline模型的延伸，multi-roofline模型可以为异构计算平台提供二元域算法建模，分析算法在异构计算平台上所能取得的理论极限，并能帮助找到算法的理论瓶颈，为算法在异构计算资源上的部署提供有力支持。
关键词：二元域运算；理论性能预测；multi-roofline1.引言随着计算机硬件的不断发展，在不同的计算平台下如何评估特定算法过程可能取得的效果，在当前处理器发展的新阶段具有重要的意义，尤其是当运行算法需要在大量并行节点间展开，而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。
此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。
通用性能模型中，2008年Samuel Williams等[1]提出的roofline模型受到了较多的关注。
其模型简洁的使用运算强度、运算性能峰值和带宽峰值三个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限，为一般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了一个有力的分析手段。
后续在其研究基础之上，又有boat hull[2]等较为通用的性能模型被提出。
而Aleksandar Ilic等人提出的cache-aware roofline[3]模型则通过深入分析处理器内部存储结构，解释了部分原roofline模型无法解释的性能瓶颈现象。
同时，还有Luis Tanica等人依据上述理论基础开发了如SchedMon、KerMon和SpyMon[4]等软件工具，可以以上述模型为基础，自动分析计算应用的瓶颈所在，为计算应用选择处理器或者计算应用的算法优化提供了二元域直接的帮助。
2.二元域运算roofline性能模型建模按照roofline模型原理，这里定义二元域运算模型计算式为：其中原公式中的浮点运算性能峰值被比特运算性能峰值所代替，但比特运算性能峰值同样是硬件参数，虽然不可以直接从硬件资料中获取，也可以通过硬件手册中资料计算得到。
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Multi—Roofline模型：一种新的异构计算平台性能评估方法
作者：乔汇东胡瑛田娟秀
来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第03期
摘要：本文提出了一種新的性能评估模型——multi-roofline模型。
作为roofline模型的延伸，multi-roofline模型可以为异构计算平台提供二元域算法建模，分析算法在异构计算平台上所能取得的理论极限，并能帮助找到算法的理论瓶颈，为算法在异构计算资源上的部署提供有力支持。
关键词：二元域运算；理论性能预测；multi-roofline
1.引言
随着计算机硬件的不断发展，在不同的计算平台下如何评估特定算法过程可能取得的效果，在当前处理器发展的新阶段具有重要的意义，尤其是当运行算法需要在大量并行节点间展开，而每个运算节点采用的是异构处理器这种特殊的计算平台。
此时必须研究在计算节点上采用何种计算资源组合能取得较好的计算效果。
通用性能模型中，2008年Samuel Williams等[1]提出的roofline模型受到了较多的关注。
其模型简洁的使用运算强度、运算性能峰值和带宽峰值三个基本参数来分析任意算法在任意平台上可能取得的理论极限，为一般性的浮点算法在任意平台上运算性能的初步评估提供了一个有力的分析手段。
后续在其研究基础之上，又有boat hull[2]等较为通用的性能模型被提出。
而Aleksandar Ilic等人提出的cache-aware roofline[3]模型则通过深入分析处理器内部存储结构，解释了部分原roofline模型无法解释的性能瓶颈现象。
同时，还有Luis Tanica等人依据上述理论基础开发了如SchedMon、KerMon和SpyMon[4]等软件工具，可以以上述模型为基础，自动分析计算应用的瓶颈所在，为计算应用选择处理器或者计算应用的算法优化提供了二元域直接的帮助。
2.二元域运算roofline性能模型建模
按照roofline模型原理，这里定义二元域运算模型计算式为：
其中原公式中的浮点运算性能峰值被比特运算性能峰值所代替，但比特运算性能峰值同样是硬件参数，虽然不可以直接从硬件资料中获取，也可以通过硬件手册中资料计算得到。
由此，以Xeon E5-2670芯片为例，其二元域运算的性能曲线建模如图1。
模型图1说明，任意二元域算法的比特运算强度BOI需要超过104才有可能在Xeon E5-2670处理器上发挥最大计算性能。
3.异构计算平台中的性能模型multi-roofline建模
这里以著名的天河超算为例，天河的计算节点拥有丰富的处理器资源，每个节点都有主处理器和多种协处理器，根据算法特点选择哪个处理器作为主要计算平台是构建性能模型进行分析比较的主要目标。
协处理器与主处理器之间数据协同出于最理想情况分析考虑，任务数据能通过DMA通道直接进入内存，协处理器以访问内存的方式与主机交互数据。
此时，运算模块性能计算式为：
其中参数“模块最大运算性能”应由该协处理器的roofline模型分析得出；参数TI为数据吞吐强度，其单位与BOI一致，定义为：
数据吞吐量是指从主处理器往协处理器派发任务和回收任务的数据量，即整个计算任务的输入输出数据量，与计算BOI的数据访存量不同，一般会小于数据访存量（因为访存可能对同一数据多次存取），所以通常有TI ≧ BOI。
而根据roofline模型，模块最大运算性能有：
式中是指协处理器访问本地内存的最高速度，是指协处理器的最大比特运算能力。
此时，异构计算平台中，协处理器的运算性能公式演变为：
因此，不同于单纯的roofline模型，异构计算平台中协处理器算法运算性能的评估，涉及到5个参数，其中完全取决于硬件性能的参数为、访存带宽和DMA带宽，而算法特性决定的参数为BOI和TI，由此形成的roofline模型，这里称为multi-roofline这里进一步定义了吞吐系数a为：通过TI与BOI的定义，也可以得到：
将a代入协处理器的运算性能计算式得：
由于峰值操作性能、内存访存带宽、DMA带宽等由硬件决定，为三个常数。
容易发现若算法若满足：
则其性能主要受制于访存带宽，反之，则主要受制于DMA带宽。
这里以采用PCI.Express总线的Tesla m2050协处理器模块的multi-roofline性能建模为例，其建模结果如下图：
图2 Tesla m2050性能曲线
由图2可见吞吐系数a决定性能曲线在纵坐标的截距，在图2中，当算法的a超过18.5时，曲线截距不再上移，此时算法所能取得的性能完全由算法的运算强度BOI决定，而a低于18.5时，该算法将主要受制于DMA带宽。
显然，利用multi-roofline模型建模后，只要分析出算法的BOI和a就可以迅速评估算法的理论极限，以之可以找到合适的部署方式或针对算法瓶颈进行相应修改以提高计算性能。
4.结束语
multi-roofline模型可以为任意二元域算法在异构计算平台上的计算性能进行性能建模，从而为特定的计算应用选择合适的异构处理资源提供理论支持。
因此，利用它能极大的提高有关计算应用对处理器的利用效率，并为计算资源的部署提供前期预测，具有重要的理论应用价值。
参考文献
[1]S. Williams，A. Waterman，and D. Patterson. Roofline： an Insightful Visual Performance Model for Multicore Architectures. Communications of the ACM，52（4），p65-76，2009.
[2]C. Nugteren and H. Corporaal. The Boat Hull Model： Enabling Performance Prediction for Parallel Computing Prior to Code Development . CF '12 - Proceedings of the ACM Computing Frontiers Conference，p203-212，2012.
[3]Aleksandar Ilic，Frederico Pratas，and Leonel Sousa. Cache-aware Roofline model：Upgrading the loft. IEEE Computer Architecture Letters，v13，n1，p21-24，2014.
[4]Luis Tanica，Aleksandar Ilic，Pedro Toms，and Leonel Sousa. SchedMon： A performance and energy monitoring tool for modern multi-cores. Lecture Notes in Computer Science，v8806，
p230-241，2014.。