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2021年第48届“国际计算机体系结构大会”（ISCA，International Symposium on Computer Architecture）将于2021年6月14日-16日在线召开。ISCA是计算机体系结构领域的顶级学术会议，本次共有406篇论文投稿，接收其中76篇，接收率为18.7%。北京大学信息科学技术学院高能效计算与应用中心(CECA)的两篇论文被收录，梁云教授和孙广宇教授课题组各有一篇论文被收录。
 

梁云课题组的“TENET: A Framework for Modeling Tensor Dataflow Based on Relation-centric Notation” 首次提出了形式化的方法完备的表示了硬件数据流的设计空间。空间架构（spatial architectures）具有高并行性、高能效的特点，是当前加速张量算子的主流架构。然而，这类架构在加速具体张量运算时会存在各式各样的数据流，这些数据流对应着不同的延迟、性能、功耗。为了加快设计空间探索并找到适合架构的数据流，需要一个准确的性能模型来评估各种数据流方案。之前提出的技术在表达性，模型准确性方面都存在很多不足。本项工作提出了数据流表示和分析框架TENET，该框架通过建立张量算子与硬件架构的连接（relation-centric notation）来表示数据流。这种表示法既考虑到了具体算子计算模式的特点，又能够紧密地与硬件设计相关联。具体来说，这些连接关系包括：1）算子迭代空间与计算单元的映射关系；2）算子迭代空间与执行时间的映射关系；3）具体张量与计算单元的映射关系；4）具体张量与执行时间的映射关系；5）计算单元间互联的映射关系。该表示方法更加精确的对张量算子的行为进行了建模，且支持仿射变换，其表达性更强，因而可以帮助设计者探索更多潜在的优化空间。基于这种表示方法，本文建立了精确的性能分析模型。与以往采用简单多项式的性能模型不同，我们的模型是建立在整数集结构和整数集运算符上。该模型可以快速评估各类硬件设计指标，包括：延迟、数据重用、所需的片上互联拓扑结构（NoC），带宽需求、功耗等。根据这些指标，设计者可以快速评估一个数据流设计是否合理，或者加速某一特定数据流时所需要的架构。实验结果表明，通过表达性更强的数据流表示法与更加精确的性能模型，TENET可以探索出延迟低、带宽需求低、高能效的数据流。论文的第一作者是北京大学的卢丽强和关乃青。合作单位有美国UCLA 和Leigh大学。 

该项工作具体信息如下：

Liqiang Lu, Naiqing Guan, Yuyue Wang, Liancheng Jia, Zizhang Luo, Jieming Yin, Jason Cong, Yun Liang. “TENET: A Framework for Modeling Tensor Dataflow Based on Relation-centric Notation”. The 48th International Symposium on Computer Architecture (ISCA'21), 2021

孙广宇课题组联合清华大学、上海树图区块链研究中心、微软研究院、多伦多大学、IMO创投等单位，提出一种针对零知识证明(ZKP)的高效加速架构。ZKP是一种非常强大的密码学协议，它可以使得证明者向验证者证明一个计算陈述是正确的，而不泄露计算本身的信息，从而同时保证计算的正确性和隐私性。ZKP已经在多个重要领域落地应用，例如可信计算，区块链扩容，匿名货币等等，但是面临的一个关键挑战是其生成证明的过程需要消耗大量运算。为了让ZKP得到更广泛的应用，并且更高效的支持现实世界中的更多应用，本文提出了一套名为PipeZK的高效的流水线加速器架构。该架构中包含了两个子系统，可以分别处理前面提到的两种计算密集型的计算任务。本文基于该架构实现了完整的系统，在28nm下进行芯片的综合和仿真。实验结果表明，PipeZK的两个子系统可以分别将两种计算任务加速20倍和77倍以上。在实际应用中，PipeZK可以将常规的密码学benchmark证明时间缩短10倍以上，可以将隐私货币Zcash的证明时间缩短5倍以上。

该项工作具体信息如下：

Ye Zhang, Shuo Wang, Xian Zhang, Jiangbin Dong, Xingzhong Mao, Fan Long, Cong Wang, Dong Zhou, Mingyu Gao, Guangyu Sun. “PipeZK: Accelerating Zero-Knowledge Proof with a Pipelined Architecture”. The 48th International Symposium on Computer Architecture (ISCA'21), 2021