图形处理器（graphics processing unit, GPU）作为硬件加速器，在高性能计算领域，特别是近年来在大规模图计算和人工智能领域，得到了广泛应用。GPU的微体系结构设计可有效提高其资源利用率，对硬件性能发挥起到重要作用。

北京大学信息科学技术学院网络与信息系统研究所汪小林教授-罗英伟教授课题组在GPU微体系结构领域开展了系统、深入的研究，并取得一系列重要进展。继GPU同步问题优化的研究成果发表于超级计算国际会议（International Conference on Supercomputing, ICS2016）和计算机设计国际会议（International Conference on Computer Design, ICCD2017）等计算机系统领域重要会议，他们关于GPU内存地址映射的最新研究成果以《GPU上高效节能的地址映射机制》（Get out of the valley: power-efficient address mapping for GPUs）为题，发表在2018年6月2—6日举行计算机体系结构国际研讨会上（International Symposium on Computer Architecture, ISCA2018）。

该工作提出一种基于窗口的新型熵值分析模型，据此发现了GPU程序在低地址位存在熵谷现象，并提出一种基于页地址熵的高效GPU地址映射策略，以较低功耗大幅提升了GPU程序的性能，显著改善了GPU的存储设计，对GPU微体系结构设计有着重要意义。

论文的第一作者是信息学院博士研究生刘宇玺；其他作者还包括挪威科学技术大学Magnus Jahre副教授、密歇根理工大学王振林教授、比利时根特大学赵夏博士和Lieven Eeckhout教授。相关研究工作得到国家自然科学基金、国家高技术研究发展计划（“863计划”）和深圳市知识创新计划等资助。

作为计算机体系结构领域顶级会议，ISCA由计算机协会计算机系统结构特殊兴趣组（ACM SIGARCH）和电气电子工程师学会计算机架构技术委员会（IEEE TCCA）共同主办，同时也是中国计算机学会推荐的计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域A类国际学术会议，在业界具有重要影响力。本届研讨会从378篇稿件中遴选出64篇，接收率为17%。