高效能運算hpc晶片的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

具動態處理器分派之超多純量指令分析器設計

為了解決高效能運算hpc晶片的問題，作者鄒廷東 這樣論述：

隨著現今社會的發展進度，面對高效能計算需求時代的來臨，促使在多核心處理器的運用趨勢上日益顯著，而多核心(Multiple Cores)亦朝向多量核心(Many Cores)之趨勢發展。隨著這樣的趨勢，如何有效的運用多核心處理器來達到最大的運算效能，是目前多核心處理器架構上的一大課題。本實驗室所提出之超多純量架構(Hyperscaler Architecture)為一種可彈性整合多處理器供單一執行緒執行超純量(Superscaler Architecture)運算模式的多量核心架構。整體系統架構的運算效率取決於執行緒指令層級並行度(Instruction Level Parallelism,

ILP)對於超純量運算模式的處理器使用率，其中指令分析器(Instruction Analyzer, IA)為超多純量架構用以分派指令至處理器群組進行超純量運算模式之主要單元。然而，在傳統基礎式處理器群組分派上為固定式之分配策略，亦即執行緒執行之初其處理器群組已被設定配置完成，在執行過程中不再因應執行緒指令並行度需求變化而改變處理器群組中處理核心之重新配置，如此固定式分派策略將影響該執行緒執行效率，也將使得整體處理器的使用效率無法達到最佳化。為提升多核心處理器運算效能，本論文以Hyperscaler多核心架構為基礎，提出具動態處理器分派之超多純量指令分析器(Instruction Analyz

er, IA)設計架構，隨著動態調整分析執行緒指令層級並行度(ILP)以及搭配群組管理單元(Group Management Unit, GMU)處理並記錄單晶片多核心在系統層執行緒適當排程下的群組資訊，動態分析執行緒ILP在執行期間能夠動態依ILP的需求調整處理器群組的處理器個數組態以增加執行緒的執行效率。整體系統架構上可分為三大部分: 第一部分的迴圈程式生成與指令快取列的前置預取(instruction cacheline prefetch)，設計因應迴圈程式需求的緩衝器作為指令快取列提供後續指令分析用途之預取機制；第二部分的指令層級並行度偵測單元(ILP Degree Detection

Unit)，進行指令視窗內指令的相依性分析，將所偵測之指令層級並行度(ILP)排入指令層級並行度佇列(ILP Queue)以及指令層級並行度暫存器(Instruction Level Parallelism Register, ILPR)；最後一部分的群組管理單元(Group Management Unit, GMU)處理與紀錄系統層群組執行緒資訊，透過分析系統層群組執行緒的指令，將多顆核心群組做重新組態的挪用調動。 在驗證系統架構上，將成效分析程式(Benchmark)，經過Raspberry Pi compile後生成的ARM組語與機械碼作為驗證之輸入，以進行指令層級並行度偵測單元(I

LP Degree Detection Unit)在硬體架構上完成功能的驗證與合成；最後將所得參數帶入整體軟體系統完成執行效能之驗證。經實測搭配適切系統層執行緒核心群組策略的排程相對於固定式核心群組策略排程，不同成效分析執行緒程式可以得到近12%~40%左右的執行效能提升。

衛載合成孔徑雷達模擬影像負載平衡平行 處理運算研究

為了解決高效能運算hpc晶片的問題，作者孫傳禮 這樣論述：

合成孔徑雷達（SAR）具備全天候偵照自然環境的條件，衛星 SAR回波信號模擬架構可模擬雷達目標物回波訊號，並結合成像處理器來建立偵照目標物影像資料庫，有效提升 SAR 影像偵照目標物辨識的準確性。基於合成孔徑雷達影像目標物模擬系統需要耗費較長時間進行全方位目標物回波信號運算，這裡我們建立負載平衡模式(LBM)的平行處理架構來降低運算所需時間，此架構藉由高速網路結合資訊傳遞介面(MPI)及多個圖形處理器(GPU)高速運算卡進行分散運算。LBM 架構分為 MPI 管理機制及 GPU 管理機制兩種層次步驟，MPI管理機制主要是結合靜態與動態負載平衡的優點，分成「先期評估階段」、「工作管理階段」及「

調整策略階段」等部分。GPU 管理機制主要是運用 CUDA 程式呼叫 kernel 函數後，交由 GPU 執行，以便運用大量 GPU 內的執行緒進行平行處理運算工作。經模擬 TerraSAR-X 和RADARSAT-2 衛星 SAR 回波信號，並針對麥道 MD-80 飛機目標三維 CAD圖像雷達散射截面（RCS）進行運算，在入射角固定 35 度、水平角度是-180 度至 180 度，polygon 26500 時，實驗證明運用 LBM 的平行處理架構演算法，完成雷達目標物截面積運算的時間大約提升為 4 核心CPU 電腦的 40 倍。