2012年度开放课题指南

一、简介

题目1：单元测试中基于分支限界的测试用例生成技术研究

题目2：三维多核芯片硅后调试技术

题目3：基于多核/众核处理器的汽车视觉技术的结合研究

题目4：高通量众核处理器运行时管理系统研究

题目5：大规模体系结构级仿真加速技术研究

题目6：非开源操作系统内核的逆向分析技术

题目7：云计算环境下移动设备的系统安全研究

题目8：多核数据流计算机的推测多线程研究

题目9：面向云计算服务器的高可信安全处理器新型体系结构的研究

题目10：面向GPU的高速铁路钢轨缺陷监测系统研究

问题描述：轨道交通是国民经济大动脉和大众化交通工具，对国民经济起着重要的全局性支撑作用。随着铁路速度的提高，对列车的安全、舒适性提出了更高的要求，同时运行速度的提高和重载列车的开行，对轨道的破坏作用加大，导致轨道状态的恶化加剧。轨道基础设施的自动检测是轨道交通运营质量和安全的重要保障，钢轨表面缺陷检测是其中重要的检测任务之一。
主要研究内容：1。针对当前轨道检测提出的“鲁棒性强、速度快、准确率高”的要求，分析工程实施中钢轨图像的视觉特征和统计特性，设计钢轨图像增强算法2.建立缺陷检测模型与算法3.充分发掘以上算法的并行性，基于GPU技术对算法进行优化，形成高效实时的钢轨缺陷监测系统。

题目11：片上多核处理器光互连技术的可靠性问题研究

问题描述：随着半导体工艺技术逐渐步入深亚纳米阶段，芯片内部金属互连方式面临着延迟和功耗等严重问题。光互连由于其高带宽、低传输延迟以及功耗可扩展性等优点，逐渐受到关注。此前的体系结构级研究假设光互连具有良好的可靠性，然而，由于制造和集成工艺等问题，光互连实际上存在严重的可靠性问题。
本研究针对光互连技术的可靠性问题，主要研究内容包括：
1. 研究由于热敏感度导致的可靠性问题。热敏感度主要与光元件的反射率问题有关。当温度波动时，光子微环谐振器无法正确地与指定的光波产生共振，数据接发器将无法产生和接收正确的数据。研究表明，环形谐振器的共振波长随温度变化的偏差达到0.1纳米/度，而片上的温度波动范围能达到30度，因此，由于热敏感度导致的可靠性问题将非常严重。
2. 研究由于工艺偏差导致的可靠性问题。由于光刻等工艺本身的缺陷，诸如wafer厚度，波导宽度等物理参数的偏差是无法避免的。这些偏差将影响数据接发器的共振波长。工艺偏差可导致目标波长产生4.8nm的偏差，而波导中不同波长间的最小间隔不超过1nm。换句话说，工艺偏差将导致部分芯片的数据接发器无法正确工作。
3. 研究如何降低可靠性问题对性能的影响：如何降低数据接发器的失效而导致光互连传输带宽的降级

题目12：面向异构多核处理的非对称性片上共享缓存系统设计方法研究

研究背景和挑战：本研究课题围绕未来异构多核处理器（主要针对CPU＋GPU）的非对称性片上共享缓存系统设计进行前瞻性探索和研究，旨在移除由于CPU和GPU间的数据移动和传输导致的异构多核处理器的性能提升瓶颈。课题针对CPU数据访问的细粒度性和对延时的敏感性以及GPU数据访问的流式特征和高带宽性的不同要求和特征，提出非对称性的共享缓存层次结构和混合粗细粒度的一致性缓存协议系统设计，实现CPU和GPU通过片上共享缓存的高效数据共享移动、缓存数据的智能管理和对软件透明的硬件缓存一致性以增强软件可编程性。
研究内容：

1. 搭建异构多核模拟平台，研究CPU数据访问和GPU数据访问模式和特征以及对存储器带宽和延时的不同要求。
2. 针对现有主流异构多核处理器架构提出实现非对称性共享缓存系统设计，重点解决如何耦合现有CPU端细粒度共享缓存层次结构和GPU端的粗粒度缓存层次结构，实现CPU和GPU在片上共享末级缓存系统的非对称性缓存系统层次设计以实现高效数据共享和移动，并进一步展开混合粗细粒度的缓存一致性协议设计研究。
3. 研究基于粗粒度数据块生命周期的数据移动机制和缓存数据状态智能管理，以进一步缩短数据在不同缓存层次间的移动路径、减小移动延时以及由一致性缓存协议造成的缓存堵塞，从而彻底释放CPU和GPU的计算吞吐能力，实现异构多核处理器的高性能计算。

 

题目13：移动芯片中用户体验的低功耗设计方法研究

摘要：移动设备中，功耗控制非常重要。现有系统中的功耗控制依赖于操作系统层进行统一调度，通过电路层的动态电压频率调节（DVFS）技术实现。目前操作系统由于缺乏前端感知技术，动态电压频率调整粒度较粗，无法实现电压的细粒度调节，功耗控制效果受限。本项目将研究基于用户体验的的动态电压频率调整。将研究用户体检的系统建模方法，通过一系列参数和数学模型，建立用户体验的系统模型，并供操作系统使用。操作系统将在不影响用户体验的前提下，对芯片进行电压调节。将修改移动设备中使用较多的Android操作系统的内心代码，实验该系统。

题目14：面向分布式异构大数据处理环境的高效能资源感知与平衡调度机制研究

问题描述：当前，在分布式大数据处理环境中，非线性增长的海量数据与计算单元之间的空间距离扩大至计算机集群的网络节点之间。在“存储计算传输能力增长”与“数据获取延迟缩减”严重失衡的情况下，系统效能问题（资源占用不平衡，能耗高，有效服务产出低）更为严重。特别是在异构集群环境下，存储-计算-传输之间的动态平衡和系统效能问题已经成为大数据处理领域面临的严峻挑战。
现有的以Hive +HDFS + MapReduce为核心组件的Hadoop平台，为分布式大数据处理提供了可扩展高容错的数据处理引擎。但现有的系统资源调度由于缺乏感知和协调，没有从根本上解决“让计算离数据更近”的问题，难以满足高效能计算的需求。
本项目研究面向分布式异构大数据处理环境的高效能资源感知与平衡调度机制，研究内容包括：

• 研究系统效能模型，面向应用生命周期和执行路径监测系统运行状态和情境，分析系统效能瓶颈的特征及预兆；
• 研究计算能力感知机制，在分层和松耦合的异构分布式计算平台环境下，感知硬件资源能力差异、系统负载的动态变化；
• 研究资源平衡调度机制，数据放置和维护能够感知硬件资源能力和应用特征，动态协调任务派发能够感知数据位置和负载变化，预防系统效能瓶颈，提高系统效能。

题目15：面向调试的软件测试优化

问题描述：为保证软件产品的质量，软件测试是最常用的技术手段之一。软件测试的目的在于发现软件中的程序错误，软件测试的下一个步骤即是软件调试；同时，软件测试的输出结果被直接用于软件调试中，对软件调试产生影响。目前软件测试的应用和技术已经比较成熟，而软件调试仍然是软件工业化生产的瓶颈之一。如果能在软件测试的基础上实现面向软件调试的优化，将有效地提高软件调试的准确率和效率。
本项目围绕面向软件调试的软件测试优化展开研究，，研究内容包括：
（1）对面向调试的软件测试优化进行理论分析；
（2）对测试用例排序、动态错误定位提出新的方法和技术；
（3）探讨减轻测试中的测试预言问题；
（4）解决某些特定领域中的测试问题。

题目16：面向车载高实时协同通信的体系结构和软件系统研究

问题描述：近年来随着全国车辆保有量爆发性的增长，交通事故显著增加，交通环境日益恶化，严重影响了人们的日常生活及生命财产安全。为解决以上问题，研究人员提出了融合传感网络的车联网概念，以实现车、路、物、人间的有效协作。然而已有的研究较少关注车联网的特殊性和交通安全应用的需求，如DSRC协议等难以满足车联网交通安全应用对协同通信的实时可靠性能要求(可靠性99%以上，单跳时延0.1 秒以内）。
为了提高满足可靠性需求，一方面需要设计新的多核硬件系统支持新型协议和大规模复杂环境下的数据处理，另一方面需要将实时通信与计算合理地分配到多核系统上。
本项目利用新型编码技术，利用众核的并行处理优势，研究车载众核高实时协同通信体系结构和软件系统，主要研究内容包括复杂异构的大规模分布式协同通信环境建模、支持新型编码技术和大规模数据处理的多核系统，非确定环境下基于众核的资源实时调度等。通过本项目的研究，将提出真正适用于车联网的一系列车载众核实时调度和高实时协同通信技术，提高车联网分布式协作能力，为实现面向交通安全的车联网提供坚实的理论和技术支撑。