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SIMT/MIMD雙模多核心處理器系統架構之研究

為了解決multi thread好處的問題，作者陳冠仲 這樣論述：

單指令多執行緒機器在高效能運算領域中是一種主流的計算機架構。其主要原因為單指令多執行緒運算模型可有效運用資料平行度達成輸出取向的計算方法。本篇論文探討此單指令多執行緒的運算模型應用於傳統同質性多核心中央處理器的可行性與好處；而在此之前，大多數的多核心中央處理器僅支援多指令多資料的運算模型。為了使多核心中央處理器支援單指令多執行緒運算模型，我們提出了三個計算機架構上所需解決的議題，包含有：多執行緒運算模型實現、核心執行緒內文儲存方式以及執行緒分支所造成效能損失之問題。我們整合了單指令多執行緒運算模型於ARM多核心處理器架構中。為此目的，我們提出一套可應用在傳統多核心中央處理器系統的細質多執行緒

運算模型。為了滿足細質多執行緒運算於每個執行週期切換執行執行緒的需求，在執行單指令多執行緒運算期間，每個處理器核心的L1快取記憶體將被用來儲存核心執行緒內文。而為了分歧密集的運算核心，我們提出一套名為“內圈條件運算式優先”的機制來達成執行緒分歧提前聚合以有效提升運算效能。與傳統多指令多執行緒模型相比，在單指令輸入循序處理器(single issue in-order processor)中採用單指令多執行緒模型執行OpenCL核心，平均可減少36%執行指令數，並且可達到平均1.52倍與高達5倍的速度提升。而在執行向量優化的OpenCL核心時，單指令多執行緒模型可額外得到單指令多資料擴展指令集(

SIMD extension)的好處，因而比多指令多執行緒運算加速1.71倍。而單指令多執行緒模型也可應用於超純量循序(superscalar in-order)處理器架構，並且在執行效能上勝過超純量亂序(superscalar out-of-order)處理器40個百分比。實驗結果顯示本論文所提出的雙模運算架構在提升多核心處理器系統對於資料平行度的利用效率上扮演著至關重要的角色。

應用分散式計算於智慧系統之研究

為了解決multi thread好處的問題，作者王博駿 這樣論述：

平行運算與分散式運算的技術為巨量資料的分析、運算與儲存帶來新的發展契機，透過將巨量資料切割為較小的資料集，不僅可以降低資料的大小，亦可降低網路傳輸使用量及加速資料運算，透過多台分散式的個人電腦的計算能力來合力完成計算工作，以縮短整體計算時間，不僅可以達到降低成本的好處，亦可平衡計算時所需資源的負載及提升資料的運算速度。本論文將使用平行運算、分散式運算與多代理人系統技術進行實驗，如：Hadoop MapReduce、Spark、JADE 與多執行緒等技術，將這些技術應用於智慧系統中進行計算平行化、計算分散化、運算情境設計及效能測試比對，進而提升智慧系統執行之效能。