计算机组成原理大作业开题答辩

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尊敬的各位评委老师、同学们：

大家好！非常荣幸能够进行本次开题答辩。我们的研究题目是《基于鲲鹏数学库的高性能数学计算加速方法研究与实践》。接下来，我将为大家依次从以下四个方面展开，1、鲲鹏数学库 2、KML_FFT库函数 3、实验方案 4、总结

第一部分：鲲鹏数学库

首先，我们来介绍鲲鹏数学库（KML）。

鲲鹏数学库是华为为鲲鹏平台优化的高性能数学函数库，是鲲鹏 BoostKit 加速库的重要组成部分。KML 专为鲲鹏 920 处理器设计，基于其独特的指令集架构（KISA），通过高效并行化、多核优化和特定算法的深度加速，大幅提升了科学计算、数据分析和信号处理等领域的计算性能。

KML 的主要功能包括对标量、矢量和矩阵的数学计算支持，涵盖基本四则运算、三角函数、对数函数、指数函数以及线性代数运算等。

KML 的创新点主要体现在以下几个方面：

  1. 硬件结合优化：充分利用鲲鹏 920 的向量计算能力和硬件性能，显著提升计算效率。
  2. 多核并行：针对 64 核架构，实现多线程优化与负载均衡，有效降低复杂运算的时间成本。
  3. 内存管理优化：采用指令流水和数据对齐策略，减少内存延迟，进一步提升吞吐率。

KML 的应用场景非常广泛，包括：

  • 大数据分析，如机器学习算法；
  • 高性能计算（HPC），如科学仿真、气象预报、基因研究；
  • 人工智能（AI），如语音识别、图像识别等领域。

第二部分：KML_FFT 库函数

接下来是 KML_FFT 库函数，这是我们研究的重点。

KML_FFT 是鲲鹏数学库的一个子模块，主要用于快速傅里叶变换（FFT）的加速。快速傅里叶变换是一种广泛应用于工程、科学和数学领域的算法，能够将离散傅里叶变换（DFT）的计算复杂度从 $O(n^2)$ 降低到 $O(n \log n)$。基于其重要性，FFT 被 IEEE 科学与工程计算期刊评为 20 世纪十大算法之一。

KML_FFT 在鲲鹏架构上通过以下方式实现深度优化：

  1. 向量化操作：充分利用硬件的 SIMD 指令，提高计算密度；
  2. 算法改进：对传统 FFT 算法进行优化，减少计算冗余；
  3. 内存优化：采用流水线式的数据处理方式，提升整体效率。

在实际使用中，KML_FFT 提供了易用的接口，用户只需引入 kml_fft.h 头文件，即可在 C 语言中调用其功能。我们后续的实验将重点对比 KML_FFT 和传统 FFT 算法的性能表现。

第三部分：实验方案

实验方案分为三个部分：

  1. 安装与配置：

    • 从官网下载安装鲲鹏数学库，并通过 WinSCP 将其上传到云服务器；
    • 在开发环境中配置头文件 kml_fft.h，完成基本函数调用的测试。

  2. 功能实现：

    • 使用传统 Cooley-Tukey FFT 算法实现快速傅里叶变换；
    • 使用 KML_FFT 库函数实现同样的计算任务。

  3. 性能对比：

    • 比较传统 FFT 和 KML_FFT 的运行时间，验证 KML_FFT 的优化效果；
    • 通过测试不同规模数据的性能差异，分析其在大数据处理中的优势。

此外，我们还在实验中穿插设计了两个扩展实验：

  • 牛顿迭代法求解非线性方程的根；
  • 矩阵特征值和特征向量的计算。

通过这些实验，我们希望深入了解 KML 在解决复杂数学问题中的潜能。

第四部分：总结

最后是总结部分。

通过我们的研究工作，我们希望达成以下目标：

  1. 加深对鲲鹏 BoostKit 基础加速库的理解；
  2. 掌握使用 KML 库解决复杂数学问题的方法；
  3. 实验验证 KML_FFT 库函数的优化性能。

本研究不仅验证了 KML 在高性能计算中的显著优势，还突出体现了国产数学库在硬件适配上的独特创新。未来，我们计划进一步扩展实验场景，例如探索 KML 在多线程优化和分布式计算中的应用，研究其在更大规模数据处理中的潜力。

我们相信，鲲鹏数学库的出现标志着国产技术在高性能计算领域迈出了重要一步。而我们的研究将为鲲鹏生态的完善贡献微薄之力。

以上就是我们的开题报告。感谢各位老师的聆听，希望能得到您的宝贵建议和指导！谢谢大家！

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