片上网络良率评估的GPU加速

• 作者: CHENG Kwang-ting 严晓浪 宦若虹 潘赟 蓝帆
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 片上网络 良率 蒙特卡洛 GPU加速
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 160-167
• 页数: 8页
• 分类号: TN47
• 字数: 5726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.01.020

摘要

针对片上网络良率评估速度较慢、效率较低的问题,研究片上网络良率评估的GPU加速,提高评估算法的执行效率.将良率评估中的样本分析算法移植到GPU平台;在分析、比较了不同平台,随机样本生成算法优劣的基础上,发现GPU平台不适合生成样本;进一步优化CPU平台上的样本生成算法,使之能与GPU一起,实现异构并行;提出CPU生成样本、GPU执行样本分析的异构并行方案.与仅使用CPU的评估算法相比,采用提出的异构并行算法实现了10倍的运行效率提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严晓浪	浙江大学信息与电子工程学院	246	1634	19.0	29.0
2	潘赟	浙江大学信息与电子工程学院	18	194	5.0	13.0
3	宦若虹	浙江工业大学计算机科学与技术学院	18	198	8.0	14.0
4	蓝帆	浙江大学电气工程学院	3	8	2.0	2.0