粗粒度可重構(gòu)處理器的配置優(yōu)化技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、可重構(gòu)處理器的動(dòng)態(tài)重構(gòu)特性使其設(shè)計(jì)更為靈活。隨著片上資源的增多和互連方式日漸復(fù)雜,系統(tǒng)的配置代價(jià)急劇增加。同時(shí),應(yīng)用的規(guī)模通常大于系統(tǒng)的資源,需要將應(yīng)用分割為多個(gè)子模塊。單次配置代價(jià)的增大及頻繁的配置,使得配置開(kāi)銷(xiāo)進(jìn)一步限制了系統(tǒng)性能。
　　本文針對(duì)粗粒度可重構(gòu)REmus系統(tǒng),研究通過(guò)配置優(yōu)化技術(shù)來(lái)降低其配置代價(jià)。該配置優(yōu)化方案包括硬件和軟件兩個(gè)部分。硬件部分挖掘子模塊配置信息之間的可重用性;軟件部分將可重用性作為選擇劃分方案的標(biāo)

2、準(zhǔn)之一,為硬件提供了更大的優(yōu)化空間。
　　在硬件層面,針對(duì)配置之間的交替重復(fù)性和相似性,提出了配置重用和差分配置兩種策略。通過(guò)減少不必要的配置字傳輸及降低配置過(guò)程的時(shí)間代價(jià),來(lái)提升系統(tǒng)性能。手工配置的結(jié)果顯示,利用該技術(shù)達(dá)到了平均14％、最高35%的性能提升。
　　在軟件方面,本文提出了配置優(yōu)化和優(yōu)化時(shí)域劃分相結(jié)合的手段。原有時(shí)域劃分算法是確定性的。本文提出了概率性的、基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化(MOPSO)的時(shí)域劃分算法。該算法