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1、隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來(lái),海量數(shù)據(jù)和龐大的信息分析量成為當(dāng)代信息社會(huì)的重要特點(diǎn)。針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘來(lái)獲得有價(jià)值的信息,成為金融、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域掌握市場(chǎng)動(dòng)向的關(guān)鍵,這一發(fā)展趨勢(shì)對(duì)處理器的速度也提出了更高的要求。
在數(shù)據(jù)挖掘中,應(yīng)用最為廣泛且最重要的算法是聚類(lèi)算法,該算法完成的功能是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在相似性,將含大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)類(lèi),使得類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)相似,類(lèi)間的數(shù)據(jù)相異。該類(lèi)算法的特點(diǎn)是針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)的存儲(chǔ)、比較
2、與計(jì)算,從而處理器在該類(lèi)操作上消耗時(shí)間較多。本論文針對(duì)聚類(lèi)算法的這一特點(diǎn),分別從處理器微架構(gòu)和指令集架構(gòu)兩方面對(duì)處理器進(jìn)行設(shè)計(jì)與建模。
1.處理器微架構(gòu)上,本論文在經(jīng)典的五級(jí)流水基礎(chǔ)上重新細(xì)分流水、針對(duì)訪(fǎng)存延時(shí)大的問(wèn)題采取流水Cache訪(fǎng)問(wèn)、隱藏標(biāo)志比較的延遲的策略,設(shè)計(jì)了超流水處理器并最終采用SystemC進(jìn)行周期精確型建模。
2.指令集架構(gòu)上,在MIPS32指令集的基礎(chǔ)上,針對(duì)聚類(lèi)算法重復(fù)且耗時(shí)的操作這一特點(diǎn),自
3、定義指令集,并在該模型上對(duì)自定義指令集進(jìn)行支持,從而實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)算法在硬件上的加速。
周期精確型模型搭建完成后,使用mentor graphics公司的編譯工具集Sourcery Codebench中自帶的模擬器作為基準(zhǔn)與該周期精確型模型進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)對(duì)加法、矩陣乘法、AES加密解密算法和基準(zhǔn)測(cè)試程序Dhrystone等程序在該模型上進(jìn)行周期精確型的仿真模擬,證明該模型功能正確。通過(guò)對(duì)Canopy、SOM等聚類(lèi)算法采用自定義指令集
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