面向嵌入式应用的指令集自动扩展

 面向特定应用扩展指令集,并通过定制的硬件实现这些扩展指令,能够大幅度提高嵌入式处理器的性能.本文提出了一种全自动的面向特定应用的指令集扩展流程,该流程能够较精确地估算扩展指令的性能加速比和硬件开销,并高效完成指令模板匹配.实验结果表明,在给定的硬件开销限制下,该方法产生的扩展指令能够显著提升嵌入式应用的性能.     

面向现代GPU的Winograd卷积加速研究

卷积运算是现代卷积神经网络中必不可少的组成部分,同时也是最耗时的.为了解决卷积算子的性能问题,包括快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）和Winograd在内的快速卷积算法被提出. Winograd卷积可被用于提高小卷积核的推理性能,是目前卷积神经网络中的主流实现方法 .然而,Winograd卷积在许多高度优化的深度神经网络库和深度学习编译器中的实现比较低效.由于Winograd卷积的四个阶段的复杂数据依赖关系,面向GPU对其进行优化非常具有挑战性.本文针对现代GPU体系结构优化了Winograd卷积算子的性能.本文提出了Winograd计算阶段的等价变化及其利用Tensor Core进行计算的无同步实现,并进一步提出了利用不同GPU内存层级的部分计算核融合方法 PKF(Partial Kernel Fusion).基于张量虚拟机（Tensor Virtual Machine,TVM）和代码重构器PKF-Reconstructor(Partial Kernel Fusion Reconstructor),实现了高性能的Winograd卷积.对真实应用中卷...     

基于指令校验的软硬件协同代码重用攻击防护方法

面向x86处理器的代码重用攻击难于防护的一个重要原因是,在x86程序代码中存在大量合法但非编程者预期要执行的指令．这些在代码中大量存在的非预期指令可被用于构造实现CRA的组件．先前研究均采用软件方法解决非预期指令问题,运行开销大且应用受限．本文的主要贡献之一是提出了一种低开销的软硬件协同方法来解决x86的非预期指令问题．实验表明,本文的实现方法仅给应用程序带来了-0．093％～2．993％的额外运行开销．此外,本文还提出采用硬件实现的控制流锁定作为一项补充技术．通过同时采用两个技术,可以极大降低x86平台遭受代码重用攻击的风险．