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并行计算是提高系统资源利用率的重要手段,越来越多的多处理器片上系统通过集成具有不同功能特点的处理器来满足不同计算任务的需求.具备动态部分可重构特性的异构多处理器片上系统(Dynamic Partial Reconfiguration-Heteroge-neous Multiprocessor Systems-on-Chip,DPR-HMPSoC)因其并行性好、计算效率高而被广泛使用,而低复杂度和高求解性能的软硬件划分算法是充分发挥其计算性能优势的重要保证.已有的相关软硬件划分算法时间复杂度高,且对DPR-HMPSoC平台的支撑不足.针对上述问题,首先提出了一种列表启发式软硬件划分与调度算法,其通过构建基于任务优先级的调度列表,完成任务的调度、映射、FPGA动态部分可重构区域划分等一系列操作;接着给出了软件应用建模、计算平台建模及所提算法的详细设计方案.仿真实验结果表明,所提算法与混合整数线性规划(Mixed Integral Linear Programming,MILP)和蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法相比,可有效减少求解时间,且时间优势与任务规模成正比;在调度长度方面,所提算法的平均性能提升了约10%. 相似文献
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在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,采用遗传算法及其与爬山算法的融合实现可重构系统软硬件任务的划分,并采用动态优先级调度算法进行划分结果的评价。实验表明,在可重构系统的资源约束等条件下,算法能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射。 相似文献
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异构片上系统(System-on-Chip,SoC)在同一芯片上集成了多种类型的处理器,在处理能力、尺寸、重量、功耗等各方面有较大优势,因此在很多领域得到了应用。具有动态部分可重构特性的SoC(Dynamic Partial Reconfigurability SoC,DPR-SoC)是异构SoC的一种重要类型,这种系统兼具了软件的灵活性和硬件的高效性。此类系统的设计通常涉及到软硬件协同问题,其中如何进行应用的软硬件划分是保证系统实时性的关键技术。DPR-SoC中的软硬件划分问题可归类为组合优化问题,问题目标是获得调度长度最短的调度方案,包括任务映射、排序和定时。混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)是求解组合优化问题的一种有效方法;然而,将具体问题建模为MILP模型是求解问题的关键一环,不同建模方式对问题求解时间有重要影响。已有针对DPR-SoC软硬件划分问题的MILP模型存在大量变量和约束方程,对问题求解时间产生了不利影响;此外,其假设条件过多,使得求解结果与实际应用不符。针对这些问题,提出了一种新颖的MILP模型,其极大地降低了模型复杂度,提高了求解结果与实际应用的符合度。将应用建模成DAG图,并使用整数线性规划求解工具对问题进行求解。大量求解结果表明,新的模型能够有效地降低模型复杂度,缩短求解时间;并且随着问题规模的增大,所提模型在求解时间上的优势表现得更加显著。 相似文献
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介绍了将现场可编程门阵列(FPGA)专用硬件处理器集成到软件通信体系结构(SCA)中的机制,实现了动态部分可重构技术在软件无线电(SDR)硬件平台中的应用,有效地缩短系统开发周期,提高了硬件资源的利用率. 相似文献
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软硬件划分是动态可重构系统软硬件协同设计中的关键技术之一,如何兼顾划分效率和划分效果,达到两者的最佳结合是软硬件划分的主要问题.在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,提出一种微粒群优化算法与混沌优化算法相结合的混沌微粒群软硬件划分方法.该算法使用基于实数编码的微粒群优化算法执行全局搜索,再根据搜索结果采用混沌优化算法执行局部搜索,具有较强的全局搜索和跳出局部最优的能力.仿真实验表明,该算法比标准微粒群算法和遗传算法具有更好的有效性和快速性,能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射. 相似文献
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This paper focuses on the algorithmic aspects for the hardware/software (HW/SW) partitioning which searches a reasonable composition of hardware and software components which not only satisfies the constraint of hardware area but also optimizes the execution time. The computational model is extended so that all possible types of communications can be taken into account for the HW/SW partitioning. Also, a new dynamic programming algorithm is proposed on the basis of the computational model, in which source data, rather than speedup in previous work, of basic scheduling blocks are directly utilized to calculate the optimal solution. The proposed algorithm runs in O(n·A) for n code fragments and the available hardware area A. Simulation results show that the proposed algorithm solves the HW/SW partitioning without increase in running time, compared with the algorithm cited in the literature. 相似文献
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遗传算法与蚂蚁算法动态融合的软硬件划分 总被引:37,自引:1,他引:37
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
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提出一种概率构造算法与遗传算法融合的算法,通过引入表示划分结果多样性的度量方法,利用概率构造算法产生具有多样性的较优的初始群体,并在此基础上利用遗传算法寻求最优解.实验结果表明,该算法能够获得比已有的基于列表的划分算法更优的划分结果,比采用完全随机初始群体的遗传算法缩短了运行时间. 相似文献
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一种基于遗传算法的硬件/软件划分方法 总被引:5,自引:2,他引:5
文中采用相邻块通信划分模型及由单处理器和专用硬件构件组成的目标结构,解决了硬件约束条件下系统执行速度的优化问题,与贪心算法相比,该方法可在合理的时间内为嵌入式系统寻找到满意的解决方案。 相似文献
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近年来,可重构片上系统已成为科学研究及嵌入式应用领域中应对复杂计算需求的有效技术解决方案.针对目前缺少一个从系统级设计到应用实现,统一、综合规划动态重构问题的系统设计流程,以及动态重构过程对系统设计人员不透明等问题,在系统设计层给出了一种过程级软硬件统一编程模型.在此框架内,设计人员通过调用已根据应用特性进行优化的软硬件协同函数,即可利用高级语言完成系统功能描述;在细节设计层提出了基于单位面积加速比的软硬件任务调度算法,实时管理动态可重构资源;在应用实现层,以可重构专用图形加速卡为原型系统,论述动态可重构系统实现中的关键技术.实验及测试结果验证了通过将动态重构问题置于整个系统设计流程中予以考虑,能够达到提升系统开发效率之目的. 相似文献