RISC-V架构下的懒惰影子页表模型

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内存虚拟化作为虚拟化技术的核心组成部分,直接影响虚拟机的整体性能.目前,主流的内存虚拟化方法在两维地址翻译开销与页表同步开销之间面临权衡.传统的影子页表模型通过一套由软件维护的页表,实现了与原生(Native)环境相当的地址翻译性能.然而,由于影子页表的同步依赖于基于写保护的机制… …   相似文献

李传东  衣然  罗英伟  汪小林  王振林 《软件学报》2025,36(9)

面向RISC-V向量扩展的高性能算法库优化方法

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高性能算法库可以通过向量化的方式高效地利用单指令多数据(SIMD)硬件的能力,从而提升其在CPU上的执行性能.其中,向量化的实现需要使用目标 SIMD 硬件的特定编程方法,而不同SIMD扩展的编程模型和编程方法均存在较大差异.为了避免优化算法在不同平台上的重复实现,提高算法库的可… …   相似文献

韩柳彤  张洪滨  邢明杰  武延军  赵琛 《软件学报》2025,36(9)

RISC-V内存模型的同地址顺序一致性定理证明

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内存一致性模型定义了并行程序在多核系统中的访存序约束, 是软硬件共同遵守的架构规范. 同地址顺序一致性是内存一致性模型的经典公理之一, 它规定了多核系统中对于相同地址的所有访存操作遵循顺序一致性, 被广泛应用于X86/TSO, Power, ARM等经典架构的内存一致性模型中, … …   相似文献

徐学政  杨德亨  王璐  王涛  黄安文  李琼 《软件学报》2025,36(9):1-18

Spike-FlexiCAS:支持缓存架构灵活配置的RISC-V处理器模拟器

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缓存模拟器在缓存架构探索和缓存侧信道研究中起着不可或缺的作用. Spike作为RISC-V指令集的标准实现为基于RISC-V的缓存研究提供了完整的运行环境. 但Spike的缓存模型存在仿真粒度低, 与真实处理器的缓存结构差异大等诸多问题. 为此, 本文修改和扩展Spike的缓存模型并取名为FlexiCAS (Flexible Cache Architectural Simulator), 修改后的Spike称为Spike-FlexiCAS. FlexiCAS能支持多种缓存架构, 具有灵活配置、易扩展等特点并且可以对缓存特性(如一致性协议以及实现方式)进行任意的组合. 此外, FlexiCAS还能不依赖Spike单独地对缓存的行为进行模拟. 性能测试的结果表明, FlexiCAS对比当前最快的执行驱动型模拟器 ZSim的缓存模型具有明显的性能优势.… …   相似文献

韩金池  王智栋  马浩  宋威 《软件学报》2025,36(9)

基于RISC-V VLIW架构的混合指令调度算法

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指令级并行是处理器体系结构研究的经典难题。VLIW架构是数字信号处理器领域中提升指令级并行的一种常用架构。VLIW架构的指令发射顺序是由编译器决定的,因此其指令级并行的性能强依赖于编译器的指令调度。为了探索RISC-V VLIW架构的扩展潜力,丰富RISC-V生态,本文研究RIS… …   相似文献

李奕瑾  杜绍敏  赵家程  王雪莹  查永权  崔慧敏 《软件学报》2025,36(9)

神经网络的增量验证

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约束求解是验证神经网络的基础方法. 在人工智能安全领域, 为了修复或攻击等目的, 常常需要对神经网络的结构和参数进行修改. 面对此类需求, 本文提出神经网络的增量验证问题, 旨在判断修改后的神经网络是否仍保持安全性质. 针对这类问题, 我们基于Reluplex框架提出了一种增量可… …   相似文献

刘宗鑫  迟智名  赵梦宇  黄承超  黄小炜  蔡少伟  张立军  杨鹏飞 《软件学报》2025,36(8)

动态顺序统计树类结构的函数式建模及其自动化验证

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动态顺序统计树结构是一类融合了动态集合、顺序统计量以及搜索树结构特性的数据结构,支持高效的数据检索操作,广泛应用于数据库系统、内存管理和文件管理等领域.然而,当前工作侧重讨论结构不变性,如平衡性,而忽略了功能正确性的讨论.且现有研究方法主要针对具体的算法程序进行手工推导或交互式机械化验证,缺乏成熟且可靠的通用验证模式,自动化水平较低.为此,设计了动态顺序统计搜索树类结构的Isabelle函数式建模框架和自动化验证框架,构建了经过验证的通用验证引理库,可以节省开发人员验证代码的时间和成本.基于函数式建模框架,选取了不平衡的二叉搜索树、平衡的二叉搜索树(以红黑树为代表)和平衡的多叉搜索树(以2-3树为代表)作为实例化的案例来展示.借助自动验证框架,多个实例化案例可自动验证,仅需要使用归纳法并调用一次auto方法或使用try命令即可,为复杂数据结构算法功能和结构正确性的自动化验证提供了参考.… …   相似文献

左正康  刘增鑫  柯雨含  游珍  王昌晶 《软件学报》2025,36(8)

基于记忆策略的元解释学习

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元解释学习(Meta-interpretive Learning,MIL)是一种归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Programming,ILP)方法,旨在从一组实例、元规则和其他背景知识中学习一个程序.MIL采用深度优先和失败驱动策略在程序空间中搜索适当的子句以生成程序.事实上,这种机制不可避免地引发了对相同目标重复证明的问题.在本文中,我们提出了一种剪枝策略,该策略利用Prolog内置的数据库机制来存储未能达成的目标及其对应的错误信息,从而有效避免冗余的证明过程.此后,这些累积的错误信息能够作为指导,帮助MIL系统在未来的学习过程中进行优化和调整.我们证明了剪枝算法的正确性,并在理论上计算了程序空间的缩减比例.我们将所提出的方法应用于两个现有的MIL系统Metagol和Metagol_AI,从而产生了两个新的MIL系统Metagol_F和Metagol_{AI_F}.在四个不同任务上的实证结果表明,所提出的策略可以显著减少学习相同程序的时间消耗.… …   相似文献

王榕  田聪  孙军  于斌  段振华 《软件学报》2025,36(8)

基于SML4ADS2.0的自动驾驶场景建模与边缘关键场景生成方法

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自动驾驶中极端的场景、无法预测的人类行为等长尾问题逐渐成为制约自动驾驶系统(Autonomous Driving System,ADS)发展的关键要素,因此有效地生成安全关键场景对于提高自动驾驶系统的安全性至关重要.现有的自动驾驶场景生成主要依赖于大量的路采数据,采用数据驱动式场… …   相似文献

杜德慧  叶振  郑成行  朱珍珍  李家蕴 《软件学报》2025,36(8)

因果时空语义驱动的深度强化学习抽象建模方法

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随着智能信息物理融合系统(Intelligent Cyber-physical System, ICPS)的快速发展,智能技术在感知、决策、规控等方面的应用日益广泛.其中,深度强化学习因其在处理复杂的动态环境方面的高效性,已被广泛用于ICPS的控制组件中.然而,由于运行环境的开放… …   相似文献

田丽丽  杜德慧  聂基辉  陈逸康  李荥达 《软件学报》2025,36(8)