硬件加速器优化

1/1硬件加速器优化第一部分多核并行优化 2第二部分高速存储器优化 4第三部分数据预取和预加载 7第四部分流水线技术优化 10第五部分循环优化和矢量化 13第六部分指令集扩展优化 16第七部分代码重构和代码生成 18第八部分高效并行算法选取 21

第一部分多核并行优化多核并行优化

引言

多核处理器已成为现代计算的基石，这让应用程序充分利用并行性变得至关重要。硬件加速器，如图形处理器(GPU)和张量处理单元(TPU)，更进一步提升了这种潜力，因其专为并行计算而设计。多核并行优化旨在通过将代码分解成可同时执行的较小任务来充分利用这些并行的硬件架构。

分解和任务分配

多核并行化的第一步是将问题分解成一系列任务，这些任务可以独立执行。这些任务必须粒度适中，既不能太小以至于开销过于昂贵，也不能太大以至于无法实现并行。

任务分配策略决定了任务如何分配给不同的内核或线程。常见的策略有：循环调度（将任务分配给空闲线程）、静态调度（预先分配任务并避免负载不平衡）和动态调度（在运行时调整任务分配）。

同步和通信

在多核并行环境中，确保任务之间协调一致至关重要。同步原语，如互斥锁、屏障和事件，用于协调任务执行并防止数据竞争。

任务之间的数据交换也需要协调。共享内存、消息传递和远程过程调用(RPC)是用于在内核和线程之间通信的机制。

负载均衡

负载均衡对于高效的并行执行至关重要。负载不平衡会导致某些内核过载而其他内核空闲。良好的负载均衡策略可确保任务均匀分布在所有可用资源上。

性能分析和优化

性能分析是多核并行优化过程中的一个关键步骤。它有助于识别性能瓶颈并确定进一步优化机会。常用的分析工具包括性能分析器、代码剖析器和调试器。

示例

图1：使用循环调度进行多核并行化

```

//为每个元素分配一个任务

task[i]=create_task(i);

//将任务分配给空闲线程

schedule_task(task[i]);

}

```

图2：使用消息传递进行任务通信

```

//线程1发送数据

send_message(thread2,data);

//线程2接收数据

receive_message(thread1,data);

```

结论

多核并行优化是一项复杂的工程，需要对硬件架构、并行编程模型和性能分析有深入的理解。通过精心分解任务、分配任务、协调同步、进行负载均衡和分析性能，开发者可以充分利用硬件加速器提供的并行潜力，从而显著提高计算速度和效率。第二部分高速存储器优化关键词关键要点一、高速存储器多级缓存优化

1.采用多级缓存结构，根据数据访问频率分层存储数据，减少对主存的访问次数，提高内存命中率。

2.利用空间局部性优化，将相邻的数据块同时加载到缓存中，减少缓存未命中时需要加载的数据量。

3.应用时间局部性优化，对最近访问的数据进行缓存，减少重复加载同一数据的次数。

二、高速存储器预取优化

高速存储器优化

高速存储器在硬件加速器中至关重要，因为它能够在低延迟下提供快速的数据访问，从而提高吞吐量和性能。以下是高速存储器优化的一些关键技术：

片上存储器(片内存储器/高速缓存)：

*片内存储器是集成在加速器芯片上的高速存储器，具有低延迟和高带宽。

*它主要用于存储加速器经常访问的数据，例如中间结果、输入和输出数据，以减少对外部内存的访问。

*片内存储器的尺寸和层次结构（L1、L2、L3等）对于优化性能至关重要。

多层缓存体系结构：

*使用多级高速缓存可以减少对主存储器的访问，从而提高性能。

*高速缓存层次结构通常由L1、L2和L3缓存组成，每个缓存的容量和延迟都不同。

*数据在高速缓存级别之间按需移动，以实现最佳性能。

高速缓存行大小优化：

*高速缓存行大小是高速缓存中数据的最小可访问单元。

*最佳行大小取决于应用程序的数据访问模式。

*较大的行大小可以减少高速缓存未命中，但也会增加存储器带宽消耗。

缓冲池管理：

*缓冲池是一种在主存储器和高速缓存之间充当缓冲区的内存区域。

*它有助于减少对主存储器的访问，并提高缓存命中率。

*缓冲池管理策略（例如LRU替换算法）对于优化性能至关重要。

虚拟地址翻译优化：

*虚拟地址翻译(VAT)将虚拟地址转换为物理地址，以便访问主存储器。

*优化VAT的性能可以减少延迟并提高吞吐量。

*使用翻译查找缓冲区(TLB)和多级分页表等技术可以实现高效的VAT。

存储器带宽优化：

*存储器带宽是衡量系统将数据从主存储器传输到加速器芯片的速度。

*优化存储器带宽可以最大限度地提高数据吞吐量。

*双通道、四通道或八通道内存配置以及高速互连标准（例如PCIe4.0）有助于提高存储器带宽。

数据预取和数据预取流：

*数据预取是指在数据被需要之前提前将其从主存储器加载到高速缓存。

*数据预取流是指预测应用程序将访问的数据并提前加载它们。

*这些技术可以减少高速缓存未命中并提高性能。

非易失性高速缓存：

*非易失性高速缓存（NVHC）是一种高速缓存，可以在断电后保留数据。

*它消除了在每次系统重启时重新加载数据的需要，从而提高了启动时间和性能。

*NVHC通常基于闪存或铁电存储器技术。

高速存储器监控：

*监控高速存储器的性能对于识别性能瓶颈和优化系统至关重要。

*监控指标包括高速缓存命中率、存储器带宽利用率和高速缓存未命中率。

*监控工具和性能分析器可以帮助优化高速存储器配置和使用。

优化高速存储器对于硬件加速器的性能至关重要。通过采用上述技术，可以最大限度地减少延迟、提高带宽并提高整体吞吐量，从而实现最佳加速器性能。第三部分数据预取和预加载关键词关键要点数据预取

1.理解数据预取概念：数据预取是一种提前将数据载入存储器中的技术，以减少在实际需要时访问数据的延迟。

2.预取策略：常见的预取策略包括线性预取（顺序读取数据）、流预取（预取连续的数据块）、循环预取（重复读取特定区域的数据）和分支预取（预测未来分支）。

3.提高预取性能：为了提高预取性能，可以考虑分析内存访问模式、使用专用硬件（如预取缓冲区）和调整软件算法以充分利用预取功能。

数据预加载

1.了解数据预加载特点：数据预加载比数据预取更主动，它将数据提前载入高速缓存或寄存器中，以便立即访问。

2.预加载技术：常见的预加载技术包括编译器优化（识别并预加载所需数据）、显式预加载指令（手动指定预加载操作）和硬件支持（提供专门的预加载机制）。

3.优化预加载策略：优化预加载策略涉及平衡数据局部性和全局性、考虑数据的使用频率和访问模式，以及使用预加载预测算法来提高准确性。数据预取和预加载

简介

数据预取和预加载是硬件加速器中的两种技术，用于提高数据访问效率。它们通过在应用程序实际需要之前将数据从内存预先加载到缓存或寄存器中来实现。

数据预取

*原理：数据预取通过预测应用程序将要访问的数据并将其提前加载到缓存中来工作。

*优势：减少内存访问延迟，提高应用程序性能。

*实现：硬件加速器通过使用预取器来预测数据访问模式并加载相关数据。预取器可以是基于硬件或软件的。

*类型：

*顺序预取：加载顺序相邻的数据块。

*流预取：加载与特定数据流关联的数据块。

*跨页预取：加载跨越多个内存页面的数据块。

数据预加载

*原理：数据预加载通过在应用程序需要之前将数据从内存加载到寄存器中来工作。

*优势：消除内存访问延迟，进一步提高应用程序性能。

*实现：硬件加速器通过使用预加载缓冲区来存储预加载数据。预加载缓冲区通常位于缓存和寄存器之间。

*类型：

*按需预加载：仅在应用程序请求特定数据时才加载数据。

*自适应预加载：在应用程序访问数据模式的基础上自适应地预加载数据。

*推测性预加载：在没有明确请求的情况下预加载数据。

数据预取与预加载的比较

|特征|数据预取|数据预加载|

||||

|加载位置|缓冲区|寄存器|

|预测|是|否|

|访问延迟|减少|消除|

|复杂性|更复杂|更简单|

|功耗|更高|更低|

应用场景

*数据密集型应用程序：需要处理大量数据的应用程序，例如数据库、图像处理和视频编辑。

*实时应用程序：需要快速响应用户输入或外部事件的应用程序，例如游戏和虚拟现实。

*高性能计算：需要最大化计算性能的应用程序，例如科学建模和机器学习。

最佳实践

*启用预取和预加载功能：在硬件加速器中启用这些功能以提高性能。

*调整预取器参数：根据应用程序的访问模式优化预取器参数，例如预取距离和大小。

*避免过度预取和预加载：过度预取和预加载可能会导致资源浪费和性能下降。

*使用自适应算法：使用自适应预取和预加载算法来根据应用程序的运行时行为调整数据访问策略。

结论

数据预取和预加载是硬件加速器中重要的优化技术，通过预测和提前加载数据，它们可以显著提高应用程序性能。通过了解这些技术的工作原理和应用场景，可以优化硬件加速器的使用，从而最大限度地提高计算效率。第四部分流水线技术优化关键词关键要点流水线技术优化

主题名称：指令流水线

1.流水线原理：将指令执行过程划分为多个相互独立的阶段，逐级执行指令。

2.流水线结构：由若干个执行单元组成，每个单元负责特定阶段的指令执行。

3.流水线性能提升：通过减少指令执行的间隔时间，提高指令throughput。

主题名称：数据流水线

流水线技术优化

简介

流水线技术是一种并行处理技术，将复杂任务分解为一系列较小的子任务，并以流水线方式执行这些子任务。在硬件加速器中，流水线技术用于优化计算密集型任务的执行效率。

流水线阶段

一个流水线通常包含以下阶段：

*取指(IF)：从内存中获取指令。

*译码(ID)：解码指令，确定操作类型和操作数。

*执行(EX)：执行运算或数据访问。

*访存(MEM)：从或写入内存。

*写回(WB)：将结果写入寄存器或内存。

优点

流水线技术优化提供了以下优点：

*提高吞吐量：通过并行执行子任务，提高了指令处理的整体速度。

*降低时延：对每个子任务的时延更短，从而降低了整体指令执行时延。

*提高资源利用率：流水线中的不同阶段可以并行利用不同的硬件资源，提高资源利用率。

*增加指令级并行度：将指令分解为较小的子任务，增加了指令级并行度，从而提高了性能。

优化策略

为了优化流水线性能，可以采用以下策略：

1.深度优化

*增加流水线级数：增加流水线级数可以进一步提高吞吐量和降低时延，但需要考虑额外的硬件开销和资源竞争。

*重组流水线级数：调整流水线级数的顺序和分配，以优化关键指令路径的性能。

2.宽度优化

*增加流水线宽度：增加每个流水线阶段的执行单元数量，可以提高并行度和吞吐量。

*动态调整流水线宽度：根据应用程序需求动态调整流水线宽度，以优化性能和资源利用率。

3.冲突解决优化

*结构化流水线：将指令分解为固定的子任务，以避免数据冲突和结构化流水线，提高确定性。

*增加流水线缓冲器：引入缓冲器以存储数据和指令，缓解冲突并提高流水线效率。

*乱序执行：允许指令乱序执行，以绕过数据冲突并提高吞吐量。

4.分支预测优化

*静态分支预测：使用编译时或运行时信息预测分支方向，以减少分支预测错误造成的流水线停顿。

*动态分支预测：使用历史数据和机器学习技术预测分支方向，提高预测精度。

5.数据预取优化

*硬件数据预取：通过预测未来数据访问，预先从内存中加载数据，以减少访存时延。

*软件数据预取：通过编译器优化或程序员提示，指导硬件进行数据预取，提高预测效率。

6.寄存器文件优化

*增加寄存器文件大小：增加寄存器文件的大小可以减少寄存器溢出，提高数据可用性。

*优化寄存器分配：使用编译器优化或运行时技术优化寄存器分配，以提高寄存器利用率和减少冲突。

评估指标

衡量流水线优化性能的常用指标包括：

*指令吞吐量：每秒执行的指令数量。

*平均指令时延：从取指到写回执行指令的平均时间。

*资源利用率：不同硬件资源的利用程度。

*指令级并行度：同时执行的指令数量。

应用场景

流水线技术优化广泛应用于各种硬件加速器，包括：

*图形处理单元(GPU)：用于加速图形处理和视觉计算。

*张量处理单元(TPU)：用于加速机器学习和深度学习任务。

*领域特定集成电路(ASIC)：专门为特定任务设计的定制芯片，具有高度优化的流水线。

结论

流水线技术优化是硬件加速器性能优化的关键技术之一。通过采用深度、宽度、冲突解决、分支预测、数据预取和寄存器文件优化策略，可以显著提高吞吐量、降低时延并提高资源利用率。优化流水线性能至关重要，因为它直接影响硬件加速器的整体性能和效率。第五部分循环优化和矢量化循环优化和矢量化

循环是优化目标代码中常见的模式。现代硬件处理器的并行性可以通过优化循环来充分利用。循环优化的技术包括循环展开、循环并行、循环合并和循环剥离。

循环展开

循环展开将一个循环迭代多次复制到同一个循环中。这允许编译器更好地调度指令并在不同迭代之间重用寄存器，从而提高性能。

循环并行

循环并行将一个循环划分成多个并发执行的块。这可以利用多核处理器同时执行多个循环迭代，从而提高性能。

循环合并

循环合并将两个或多个顺序执行的循环组合成一个循环。这可以减少开销并提高性能，因为循环开销（例如边界检查和循环计数）仅执行一次。

循环剥离

循环剥离将循环的前几或后几轮从循环中分离出来。这可以减少循环依赖并提高并行性，从而提高性能。

矢量化

矢量化是一种优化技术，它利用处理器的单指令多数据(SIMD)指令。SIMD指令在一个操作中对多个数据元素执行相同的操作，从而提高性能。

矢量寄存器

矢量寄存器是特殊类型的寄存器，可以存储多个数据元素。这些寄存器允许SIMD指令一次操作多个数据元素。

SSE指令集

SSE（流式SIMD扩展）指令集是一种SIMD指令集，允许在x86处理器上进行矢量化。SSE指令集包含用于各种数据类型的指令，例如浮点、整数和字符。

AVX指令集

AVX（高级矢量扩展）指令集是一种扩展的SIMD指令集，允许在x86处理器上进行更宽的矢量化。AVX指令集包含用于各种数据类型的指令，例如浮点、整数、字符和位掩码。

如何矢量化代码

矢量化代码需要：

*标识可矢量化的循环

*将循环转换为使用矢量寄存器

*使用SIMD指令对矢量寄存器执行操作

*优化矢量化代码以减少开销

矢量化的好处

矢量化可以显著提高代码性能，特别是在处理大数据量时。矢量化的优点包括：

*提高吞吐量

*减少内存访问

*提高并行性

*降低功耗

矢量化的挑战

矢量化也有一些挑战，包括：

*数据对齐要求

*依赖性

*分支预测困难

结论

循环优化和矢量化是提高硬件加速器性能的关键技术。通过应用这些技术，可以充分利用处理器的并行性并显著提高代码效率。第六部分指令集扩展优化关键词关键要点【指令集扩展优化】

1.指令集扩展是通过增加新的指令或操作数来扩展处理器指令集的能力。它可以显著提高特定应用程序或工作负载的性能。例如，浮点指令集扩展(FMA)可以加速数学运算，而向量指令集扩展(AVX)可以实现对数据块的并行操作。

2.指令集扩展优化涉及识别可以受益于特定扩展的代码部分并修改代码以利用这些扩展。这需要对处理器架构和特定应用程序的行为有深入的理解。

3.指令集扩展优化可以带来巨大的性能提升，特别是对于计算密集型或数据并行的工作负载。然而，它也可能增加代码的复杂性和维护成本，因此需要权衡利弊。

【SIMD矢量化】

指令集扩展优化

指令集扩展（ISA）优化涉及利用CPU中的特定指令集扩展来提升性能。ISA扩展提供了对专门设计的指令集的访问，这些指令集旨在提高特定计算操作的效率。

SIMD指令集

单指令流多数据（SIMD）指令集允许在单条指令中同时执行多个相同操作。例如，英特尔AVX-512指令集提供了针对512位宽操作的指令，可实现高效的向量化处理。

向量化的循环

ISA扩展优化包括将循环向量化，以便使用SIMD指令对数据块进行操作。这可以显著提高数据并行应用的性能。例如，将内循环向量化以利用AVX-512指令可以将矩阵乘法的性能提高高达4倍。

整数指令集扩展

整数指令集扩展，例如英特尔的SSE4、AVX2和AVX-512指令集，提供了用于执行整数算术操作（例如乘法、除法、比较）的特殊指令。利用这些指令可以提高浮点密集型应用的性能，这些应用需要在整数域中进行大量计算。

浮点指令集扩展

浮点指令集扩展，例如英特尔的SSE、AVX和AVX-512指令集，提供了针对浮点运算（例如加法、减法、乘法、除法）的高性能指令。利用这些指令可以提高科学计算、图像处理和人工智能等浮点密集型应用的性能。

其他ISA扩展

其他ISA扩展包括：

*BMI2：位操作指令集扩展，可用于提高位级操作的性能。

*LZCNT：零计数指令，可用于计算数据中领先的零位的数量。

*SHA：安全哈希算法指令集，可用于加速加密操作。

ISA扩展优化过程

实施ISA扩展优化涉及以下步骤：

1.识别ISA扩展：确定可用于目标应用的ISA扩展。

2.优化编译器：使用支持ISA扩展的编译器，以利用这些扩展自动生成优化的代码。

3.手动优化：在必要时，手动插入ISA扩展指令，以进一步提高性能。

4.性能分析：通过基准测试和性能分析工具，评估优化后的代码的性能改进。

最佳实践

实施ISA扩展优化时，需遵循以下最佳实践：

*谨慎使用：仅在具有充分性能收益的情况下使用ISA扩展。

*测试兼容性：确保优化后的代码在所有目标平台上兼容。

*平衡性能与代码大小：使用ISA扩展可能会增加代码大小，应权衡性能收益和代码大小增加之间的关系。

*持续优化：随着新ISA扩展的出现，定期审核和更新优化代码。第七部分代码重构和代码生成关键词关键要点主题名称：代码重构

1.识别性能瓶颈：通过分析代码，识别可能影响性能的关键部分，例如复杂循环、内存访问模式和数据结构。

2.重构代码：通过应用设计模式、优化数据结构和简化算法，重构代码以提高效率和可维护性。

3.使用并行编程：通过引入多线程或并发技术，将代码并行化以利用硬件加速器的多核架构。

主题名称：代码生成

代码重构

代码重构是指在不改变代码行为的前提下，对代码结构进行优化和重组。它旨在提高代码的可读性、可维护性和可测试性。在硬件加速器优化中，代码重构通常涉及以下步骤：

*模块化：将代码分解为更小的、可重用的模块，便于独立开发和维护。

*抽象化：使用抽象类和接口来定义通用接口，促进代码可重用性和可扩展性。

*数据结构优化：选择合适的算法和数据结构来优化内存访问和处理速度。

*循环优化：重写循环以减少开销，提高并行度。

*函数内联：将小型函数内联到调用站点，减少函数调用开销。

代码生成

代码生成是一种将高层次语言代码自动转换为目标硬件的低级代码的技术。在硬件加速器优化中，代码生成通常用于：

*硬件描述语言(HDL)生成：将C或C++等高级语言代码转换为Verilog、VHDL或SystemVerilog等HDL代码，用于FPGA或ASIC实现。

*可编程逻辑控制器(PLC)生成：将梯形图或结构化文本等PLC语言代码转换为针对特定PLC平台的低级代码。

*微控制器代码生成：将C或汇编语言代码转换为针对特定微控制器架构的低级代码。

代码生成器通常使用以下技术来优化生成的代码：

*流水线技术：将操作分解为多个阶段，以实现指令级并行。

*循环展开：重复执行循环体以提高并行度。

*寄存器分配：优化寄存器分配以减少内存访问。

*内存访问优化：使用缓存、预取和内存对齐技术来提高内存访问效率。

*特定领域优化：根据目标硬件架构进行特定的优化，利用其独特功能。

代码重构和代码生成的好处

代码重构和代码生成相结合，可以带来以下好处：

*性能优化：通过循环优化、数据结构优化和代码生成，可以显著提高代码性能。

*可读性和可维护性：代码重构使代码更易于阅读、理解和维护。

*可重用性：模块化和抽象化促进代码重用，减少重复代码。

*可扩展性：抽象化和接口定义使得代码能够轻松扩展，以添加新功能或支持不同平台。

*代码质量：代码重构和代码生成有助于消除代码中的缺陷和错误。

*缩短开发时间：通过自动化代码生成过程，可以缩短开发时间。

应用案例

代码重构和代码生成在硬件加速器优化中得到了广泛应用，例如：

*图像处理：通过使用流水线技术和特定领域优化，优化图像处理算法以在FPGA上实现。

*神经网络：通过代码生成自动将神经网络模型转换为针对ASIC的低级代码。

*工业自动化：通过代码生成将梯形图语言代码转换为针对特定PLC平台的代码。

*机器控制：通过数据结构优化和循环展开，优化机器人控制算法以在微控制器上实现。

*通信系统：通过代码重构和代码生成，优化通信协议栈以在嵌入式系统上实现。第八部分高效并行算法选取关键词关键要点主题名称：并行算法分类

1.任务级并行：将任务分解为独立的小任务，同时执行。

2.数据级并行：对相同的数据执行相同的操作，同时进行。

3.流水线并行：将任务分解为一系列有顺序依赖的子任务，前一个子任务的输出作为后一个子任务的输入。

主题名称：并行算法性能分析

高效并行算法选取

在硬件加速器的优化中，高效并行算法的选取至关重要，它直接影响着加速器的性能和效率。以下列举了几个选择高效并行算法的准则：

并行粒度：算法中并行任务的粒度应与硬件架构匹配。较大的粒度可以减少同步开销，但可能限制并行性。较小的粒度可以提高并行性，但会增加同步开销。

同步机制：算法的同步机制应尽量避免性能瓶颈。处理器间的共享内存模型（如OpenMP）通常具有较低的同步开销，但可能存在竞争条件。消息传递接口（如MPI）即使在分布式系统中也允许显式同步，但开销通常较高。

数据结构：算法使用的数据结构应易于并行化。诸如树和图之类的复杂结构可能难以并行化。相反，数组和列表通常可以轻松并行处理。

算法复杂度：算法的复杂度应尽可能低。并行算法的复杂度通常比串行算法高，因此选择低复杂度的算法至关重要。

缓存利用：算法应尽可能利用硬件缓存。重复访问同一数据会导致缓存命中，从而提高性能。

负载均衡：算法应确保并行任务之间的负载均衡。不平衡的负载会导致处理器空闲，从而降低效率。

以下是一些常用的高效并行算法范例：

#分而治之

分而治之将问题分解为较小的子问题，递归求解子问题，然后合并结果。该算法适用于存在递归结构的问题，例如归并排序和快速排序。

#动态规划

动态规划将问题分解为重叠的子问题，并保存子问题的解以避免重复计算。该算法适用于具有最优子结构和重叠子问题的问题，例如背包问题和最短路径问题。

#贪心算法

贪心算法在每个步骤中做出局部最优决策，最终导致全局最优解。该算法适用于存在局部最优性假设的问题，例如最小生成树问题和作业调度问题。

#回溯法

回溯法枚举所有可能的解决方案，并根据预定义的约束条件进行剪枝以找到最优解。该算法适用于搜索和优化问题，例如旅行商问题和图着色问题。

#马尔可夫链蒙特卡罗法

马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）是一种随机采样方法，用于近似复杂概率分布的样本。该算法适用于计算积分、优化和贝叶斯推理等问题。

通过考虑这些准则，硬件加速器开发人员可以选择最适合其特定应用程序和硬件架构的高效并行算法。这将最大限度地提高加速器的性能和效率，从而实现最佳的计算结果。关键词关键要点主题名称：多核并行优化

关键要点：

1.多核并行编程模型：

-共享内存模型：使用共享内存和同步机制进行多线程并行编程。

-分布式内存模型：使用消息传递进行不同节点之间的通信和并行计算。

2.多核优化技术：

-线程并行：使用多个线程同时执行代码的不同部分。

-数据并行：将数据块分配给不同的线程进行处理。

-任务并行：将任务分配给不同的线程并行执行。

3.多核优化工具：

-并行调试工具：帮助识别和解决并行程序中的错误和争用条件。

-性能分析工具：分析并行程序的性能并确定优化机会。

主题名称：并行算法

关键要点：

1.并行算法类型：

-数据并行算法：对数据块进行并行操作。

-控制并行算法：将任务并行化，每个任务执行不同的控制流。

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