面向RSoC的过程级动态软硬件划分

软硬件划分作为可重构片上系统设计的重要技术手段,其结果直接影响到系统的性能。目前的软硬件划分大多只考虑从算法本身提高划分效果,忽略了划分结果的具体配置实现,导致划分效果很不理想。分析了预配置模型下的任务描述,给出了预配置调度优先级的计算方法,设计了一种预配置调度策略;针对软硬件划分与动态可重构的特点,提出并实现了一种结合预配置的软硬件划分算法,给出了一种评价软硬件划分方案优劣的方法。实验结果表明,该划分方法具有良好的划分效果。     

过程级动态划分的RSoC软硬件双通信模式

软硬件通信模式的选择对软硬件通信效率产生很大影响.根据硬件函数的特点,提出一种根据软硬件通信量自适应地选择通信模式的软硬件双通信模式,并构建了一种通信模式自适应决策算法,软硬件通信模式的选择对用户透明.实验表明,根据运行时系统状态自适应地选择通信模式,软硬件通信效率得到优化,面积开销也适当减少.     

支持硬件透明编程模型的动态可重构系统的设计与实现*

以Java作为可重构系统描述语言,提出了一种方法级的硬件透明编程模型,给出了硬件方法封装方式和软硬件方法动态链接过程。程序设计者调用软件方法进行应用开发,虚拟机根据软硬件划分结果动态加载并链接相应的硬件方法,从而达到简化编译器和综合工具以及屏蔽底层物理细节的目的。实验结果表明上述编程模型能够支持硬件透明编程,同时系统性能得到了明显的改善。     

基于遗传算法的可重构系统软硬件划分

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。     

一种基于过程级编程模型的可重构片上系统设计方法

可重构片上系统是一种兼具功能灵活性与高运算速度的新型计算平台,是面向未来嵌入式应用市场复杂需求的技术解决方案,但复杂、困难的设计过程必将阻碍它的广泛应用与进一步发展.针对当前可重构片上系统设计过程中编程不透明、可重构资源难以有效利用等问题,结合可编程器件能够根据应用特性动态配置芯片体系结构的特点,提出并实现了一套基于过程级透明编程模型的软硬件协同设计方法.在编程模型框架内,系统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库,即可利用高级语言完成系统功能描述;动态软硬件划分算法在程序运行时对其进行划分,选择、调度需要转换到软件或硬件实现的库函数,并通过动态链接器实时切换函数的运行方式,从而形成一个由功能描述到系统实现的自动化流程.实验及测试结果验证了该方法的可行性和高效性.     

SCO设计中软硬件划分耗费函数的构造

在片上系统（SOC）设计过程中，软硬件的划分是一个非常关键的问题，它是一个多目标的优化问题，直接影响了系统的性能，为寻求这个问题的最优解需要处理许多问题。如何构造耗费函数来向导划分过程达到系统的要求和限制就是其中一个非常重要的问题，本文将重点介绍耗费函数的构造方法及其原理，以及我们在这方面的一些有益探索。     

多选择软硬件划分问题的计算模型与动态规划算法

软硬件划分是软硬件协同设计的关键环节,划分的结果直接影响目标系统的设计质量。因此,对于一个给定的应用程序,为了使得目标系统快速执行且成本低廉,合理的划分策略十分重要。由于单个任务具有多种不同的硬件实现方式,与传统的单一硬件实现方式的软硬件划分问题相比,多选择的软硬件划分更能客观地反映现实应用。这导致问题的求解更具挑战性,它们已被证明是NP完全问题。基于多核处理器片上系统并针对任务图为二叉树的应用,建立了多选择软硬件划分问题的计算模型,并提出了解决该问题的动态规划算法。实验结果表明,当问题规模适中时,所提动态规划算法能够有效地获得精确解,并展示了算法的计算能力与硬件面积限制之间的关系。     

基于过程级编程模型的软硬件协同设计框架

当前动态可重构计算系统对程序员编程不透明,且动态可重构资源难以有效利用。针对上述问题,提出一种基于过程级透明编程模型的软硬件协同设计框架。在该框架内,软件开发人员对软硬件协同函数库进行调用,即可用C语言完成系统功能描述。动态软硬件划分算法在程序运行时进行划分,自动选择并调度需要转换到软件或硬件的库函数,通过动态链接器实时切换函数的运行方式,实现由功能描述到系统实现的自动化流程。     

基于混沌PSO的动态可重构系统软硬件划分

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.     

软硬件协同设计中的软硬件划分方法综述

近年来,随着信息领域的物联网、工业互联网、机器人等研究热点发展,嵌入式系统技术再次得到科技工作者和工程师的广泛关注和重视,同时嵌入式系统产品的集成度和性能要求越来越高.软硬件协同设计是开发嵌入式系统产品的重要方法之一,而软硬件划分是软硬件协同设计中的关键技术.本文对现有软硬件划分方法从不同层面进行梳理和分类,重点介绍几种常用的软硬件划分方法,并结合实例进行了详细阐述,最后对这几种方法进行综合比较,供嵌入式系统开发科技工作者和工程师参考.     

New Model and Algorithm for Hardware/Software Partitioning

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.     

一种基于遗传算法的硬件／软件划分方法

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。     

通过遗传算法进行系统级软硬件划分

介绍采用遗传算法解决软硬件划分问题，具体讨论在遗传算法实现过程中的编码和解码，适应值函数的选取，选择，交叉，变异算子的实现、收敛准则的决定等问题的处理，与已发表文献的处理方法进行比较，最后通过随机实验取得好的结果。     

嵌入式系统的软硬件划分

嵌入式系统软硬件协同设计中的关键步骤之一是软硬件划分。现有的许多软硬件划分方法都试图捕获太多有关划分问题和目标结构的细节，可扩展性差。本文提出了一种简化的软硬件划分问题模型，这种简化模型能分别对不同的划分问题进行形式化定义。在此模型的基础上，本文给出了基于ILP的算法和遗传算法。实验结果表明，我们的遗传算法能有效地解决千万个节点规模的划分问题，并获得近似最优解。     

K均值聚类和模拟退火融合的软硬件划分

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。     

嵌入式系统在资源争用条件下的软硬件划分

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．     

多级别嵌入式系统硬件/软件划分方法

对嵌入式系统应用中硬件/软件划分方法的研究是基于源代码级别或者二进制级别,可以利用在两个级别上的各自特点分别进行求解,利用了源代码级别的高级信息和二进制级别上性能准确估计的特点,先进行功能划分再进行二进制性能估算根据估计得到性能来动态划分应用。文章基于Petir网给出了系统划分模型,使用执行时间最少的增益函数启发下一步动作。算法可以用较少的硬件面积,提高执行时间。