功耗是当今处理器设计领域的重要问题之一.随着多核处理器的普及,片上缓存占有了越来越多的芯片面积和功耗.提出一种带有无效缓存路访问过滤机制的低功耗高速缓存结构来降低CPU的动态功耗,具体为,通过无效缓存块的预先检查(Pre-Invalid Way Checking,PIWC)消除对无效缓存路的访问,及通过不匹配缓存路的预先检测(Pre-Mismatch Way Detecting,PMWD)消除对tag低位不匹配缓存路的访问.对实际程序的测试表明,65.2%-88.9%缓存路的无效访问可以通过以上方法被消除,约60.9%-85.6%由缓存访问带来的动态能耗从而被降低.同时,跟tag-data顺序访问方法相比,对于大多数程序,我们的方法可以获得5.1%-13.8%的节能效果提升.
车辆事故预测是避免道路车辆事故发生的重要研究课题.以往的研究使用的事故数据集只包含地理情况、环境情况、交通情况等宏观因素,或者只包含车辆行为和驾驶员行为等微观因素.因为很难收集到同时包含2类因素的事故数据集,很少有研究将这2类因素结合起来,然而车辆事故往往是两者共同作用的结果.此外,在收集到的数据中没有可以用于预测的事故发生概率标签,所以目前多数的研究关注点只是在于事故是否发生而不能得到准确的概率值.然而在实际应用场景下,驾驶员需要的是不同级别的危险预警信号,而这种信号正是应该由事故概率值决定的.2019年发布的事故宏观因素数据集OSU(Ohio State University)与宏观因素数据集FARS(fatality analysis reporting system)和微观因素数据集SHRP2(strategic highway research program 2)都具有一些相同的特征,为它们的融合提供了机遇.因此,首先得到了一个同时包含宏观和微观因素的数据集,其中事故数据(正样本)融合自OSU、FARS数据集,以及与SHRP2分布相同的数据集Sim-SHRP2(simulated strategic highway research program 2),而安全驾驶数据(负样本)则由自己驾驶汽车获得.然后,针对收集到的数据中没有概率标签的问题,还设计了一个概率级别的无监督深度学习框架来预测准确的概率值,该框架使用迭代的方式为数据集生成准确的概率标签,并使用这些概率标签来进行训练.实验结果表明,该框架可以使用所得到的数据集来灵敏而准确地预测车辆事故.
