粗粒度可重構(gòu)處理器的配置優(yōu)化技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、可重構(gòu)處理器的動態(tài)重構(gòu)特性使其設(shè)計更為靈活。隨著片上資源的增多和互連方式日漸復(fù)雜,系統(tǒng)的配置代價急劇增加。同時,應(yīng)用的規(guī)模通常大于系統(tǒng)的資源,需要將應(yīng)用分割為多個子模塊。單次配置代價的增大及頻繁的配置,使得配置開銷進一步限制了系統(tǒng)性能。
　　本文針對粗粒度可重構(gòu)REmus系統(tǒng),研究通過配置優(yōu)化技術(shù)來降低其配置代價。該配置優(yōu)化方案包括硬件和軟件兩個部分。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。通過減少不必要的配置字傳輸及降低配置過程的時間代價,來提升系統(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)化時域劃分相結(jié)合的手段。原有時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)的時域劃分算法。該算法

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