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1.
彭艺频  凌明  杨军  时龙兴 《电子学报》2005,33(2):249-253
 本文提出了一种基于关键路径和面积预测的软硬件划分方法,这种划分方法将软硬件映射和任务调度合而为一,在调度过程中同时完成软硬件的映射,充分发挥了任务调度的作用.在实验过程中,我们对比了基于模拟退火算法的软硬件划分方法(SA)和基于路径分析的软硬件划分方法(PA).实验结果表明,我们提出的方法在成功率以及结果的优化程度上都能取得更好的效果.  相似文献   
2.
采用启发式分支定界的软硬件划分   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种以任务图为描述方法的软硬件划分方法.首先分别计算芯片所需面积/时间/通信软硬件倾向度,并结合各节点的比重因子获得启发参数;然后采用启发式的分支定界法对系统进行划分,以获得可行解和最优解.通过对文中算法和RECOD和UNRET的划分算法进行编码,并在同一平台上分别计算节点数为10,15,20,25,30的系统的启动间距、最小启动间距及其所需时间,比较各算法之间的性能.文中算法适用于划分粒度较粗和中小规模的系统.  相似文献   
3.
一种基于改进模拟退火算法的软硬件划分技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种应用于嵌入式系统软硬件划分的改进模拟退火算法.算法通过使用基于Cauchy分布的扰动模型和Tsallis接收准则来提高模拟退火算法的性能.通过对比经典的模拟退火软硬件划分技术以及实验结果的验证表明,使用改进模拟退火算法能加快划分的收敛,并且找到目标函数的最优值的概率也更大.  相似文献   
4.
嵌入式系统在资源争用条件下的软硬件划分   总被引:2,自引:1,他引:1  
以一种具有时间约束的数据流图DFG的可调度性分析为基础,提出一种软硬件划分算法.该算法将由共享资源争用引起的性能影响考虑在内,使得软硬件划分能依据更为精确的性能分析结果,由此将缩小软硬件划分中性能估计同实际运行状况之间的差异,提高划分的合理性,也使得目标系统的性能获得更可靠的保证.  相似文献   
5.
演化硬件是一个新兴的研究领域,在嵌入式系统中有很多应用,实验证明:应用演化硬件技术中的遗传算法能很好解决嵌入式系统中的软硬件划分问题,而且还可以进行自适应、自修复,开拓了硬件设计自动化的新途径。  相似文献   
6.
遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分   总被引:36,自引:1,他引:35       下载免费PDF全文
面向嵌入式系统和SoC(system-on-a-chip)软硬件双路划分问题,提出遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分算法.基本思想是:(1)利用遗传算法群体性、全局、随机、快速搜索的优势生成初始划分解,将其转化为蚂蚁算法所需的初始信息素分布,然后利用蚂蚁算法正反馈、高效6收敛的优势求取最优划分解;(2)在遗传算法运行过程中动态确定遗传算法与蚂蚁算法的最佳融合时机,避免由于遗传算法过早或过晚结束而影响划分算法的整体性能.该算法既发挥了遗传算法与蚂蚁算法在寻优搜索中各自的优势,又克服了遗传算法在搜索到一定阶段时最优解搜索效率低以及蚂蚁算法初始信息素匮乏的不足,并且在算法中提出了遗传算法与蚂蚁算法动态融合的衔接策略.实验结果表明,该算法在性能上明显优于遗传算法和蚂蚁算法,并且划分问题规模越大,优势越明显.  相似文献   
7.
在分析现有的性能评估方法之上,提出了用MTLS算法对软硬件划分结果进行性能评估,验证系统软硬件划分的优劣。并且针对单任务图描述多CPU系统结构的不足,提出采用多任务图来描述的方法。首先搭建了软硬件协同设计的平台并描述了软硬件协同设计的流程,其次对目标系统进行形式化的描述,最后重点阐述了多任务图的MTLS性能评估算法,并与MD,HNF,HLHET三种算法进行了比较。实验结果表明,提出的MTLS算法比其他三种算法优越。  相似文献   
8.
软硬件划分是嵌入式系统中的一个关键问题。本文给出了一种贪心算法来搜索问题的最优解。本算法未考虑相邻任务之间的通讯开销。实验结果表明,任务数目的多少对加速比影响不大,影响加速比的关键因素就是硬件的有效面积。  相似文献   
9.
SOC软硬件划分系统中的关键算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
设计并实现了SOC软硬件划分系统,搭建了软硬件协同设计的平台并描述了软硬件协同设计的流程。运用多目标遗传算法对目标系统的价格、功耗、速度进行优化,采用了基于Pareto支配的适应值赋值、精英保持和密度计算截断操作的方法进行多目标寻优。针对单任务图描述多CPU系统结构的不足,提出采用多任务图来描述的方法,并提出了MTLS性能评估算法,验证系统软硬件划分的优劣。在对比实验中将NSGA2算法运用到本系统中,结果证明论文的多目标寻优算法获得的非支配解80%比NSGA2的非支配解优。  相似文献   
10.
K均值聚类和模拟退火融合的软硬件划分   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章提出了一种K均值聚类和模拟退火融合的软硬件划分算法。算法首先将有相似属性的任务节点通过K均值聚类算法组成一个大的任务节点,而后使用模拟退火算法划分由大的任务节点组成的系统。通过对比经典的模拟退火软硬件划分技术以及实验结果的验证表明,使用K均值聚类和模拟退火融合的软硬件划分算法使有着较多任务节点的复杂系统的软硬件划分快速收敛到合适的值。  相似文献   
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