本文關鍵詞：異構多核片上網(wǎng)絡的低功耗映射研究

  更多相關文章： 片上網(wǎng)絡 低功耗 量子蟻群算法 異構多核 分配映射

【摘要】：隨著片上網(wǎng)絡的快速發(fā)展,在片上網(wǎng)絡系統(tǒng)芯片上能集成更多的處理單元(也稱為IP核)。片上系統(tǒng)處理器結構逐漸朝著多核化和異構化的方向發(fā)展。雖然異構多核的片上網(wǎng)絡可以更好的滿足需求,加快執(zhí)行速度和提高性能,但隨著核數(shù)的增多片上網(wǎng)絡系統(tǒng)的功耗卻成為一個不容忽視的問題,因為其限制了系統(tǒng)性能的進一步提高和片上系統(tǒng)核數(shù)的集成,同時也降低了芯片的使用期限,影響芯片運行的穩(wěn)定性。此外,對能耗性能要求較高的可移動設備更是個關鍵的問題。根據(jù)異構多核的片上系統(tǒng)中不同的處理單元對不同任務執(zhí)行的性能和功耗不同,只要能把任務分配到擅長處理該任務的處理單元上時,并根據(jù)需求選擇合適的拓撲通信結構后把處理單元分配到對應的拓撲節(jié)點上,就能很好的提高系統(tǒng)的性能并降低系統(tǒng)的執(zhí)行和通信功耗。但由于片上網(wǎng)絡任務分配和映射屬于NP難問題,因此如何實現(xiàn)低功耗映射是目前的研究重點和難點。為此,本文提出一種基于量子蟻群映射的算法來實現(xiàn)異構多核的片上網(wǎng)絡系統(tǒng)中應用的任務分配和IP核映射問題并實現(xiàn)應用執(zhí)行和任務通信功耗最小化問題。該算法通過改變基本蟻群算法中信息素的釋放方式,采用量子優(yōu)化算法中的量子概率幅來代替信息素,而信息素的更新則是通過使用量子優(yōu)化算法中的量子相位旋轉的方式,實現(xiàn)算法中螞蟻信息素的自適應更新。通過這種方法可以有效的降低在使用蟻群算法時算法容易早熟收斂的情況,加大算法的搜索空間,利于跳出局部最優(yōu)解。通過使用本文提出的量子蟻群映射算法與蟻群映射算法、粒子群映射算法和遺傳映射算法對產(chǎn)生的應用任務通信圖作仿真實驗進行對比研究,分別對算法映射結果得到的最低總功耗、執(zhí)行相同次數(shù)得到的平均功耗、得到最低功耗下任務的執(zhí)行時間、算法執(zhí)行的收斂情況、拓撲結構上的節(jié)點功耗和算法執(zhí)行相同時間下最低功耗情況的多個方面進行比較,根據(jù)實驗結果都可得出該算法在快速搜索、全局尋優(yōu)、實現(xiàn)低功耗和時間性能等指標都明顯優(yōu)于給出的對比映射算法。在仿真實驗中可得出在迭代次數(shù)較少的情況下提出的算法其對總功耗的優(yōu)化率可達到24%以上。
【關鍵詞】：片上網(wǎng)絡 低功耗 量子蟻群算法 異構多核 分配映射
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN47
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 課題研究背景13-15
• 1.2 課題研究意義15-16
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.1 課題研究重點16-17
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3.3 國外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點19
• 1.5 論文結構及內(nèi)容安排19-21
• 第二章 片上網(wǎng)絡基礎研究及關鍵技術21-31
• 2.1 片上網(wǎng)絡概述21-24
• 2.2 片上網(wǎng)絡拓撲結構24-27
• 2.2.1 拓撲結構的劃分24-26
• 2.2.2 拓撲結構的選擇26-27
• 2.3 片上網(wǎng)絡路由算法27-29
• 2.3.1 路由算法的劃分27-28
• 2.3.2 路由算法的選擇28-29
• 2.4 任務分配與映射29-30
• 2.5 本章小結30-31
• 第三章 片上網(wǎng)絡低功耗分析及任務分配與映射模型31-44
• 3.1 片上網(wǎng)絡功耗研究31-34
• 3.1.1 功耗的來源31
• 3.1.2 靜態(tài)功耗分析31-32
• 3.1.3 動態(tài)功耗分析32-34
• 3.2 片上網(wǎng)絡低功耗技術34-39
• 3.2.1 低擺幅電壓信號35-37
• 3.2.2 總線編碼技術37
• 3.2.3 時鐘控制技術37-39
• 3.2.4 編譯指導功耗優(yōu)化39
• 3.3 低功耗模型與映射研究39-43
• 3.3.1 功耗模型40-41
• 3.3.2 任務調度模型41-42
• 3.3.3 拓撲通信模型42
• 3.3.4 映射模型42-43
• 3.4 本章小結43-44
• 第四章 低功耗映射算法設計與實現(xiàn)44-55
• 4.1 智能優(yōu)化算法概述44-47
• 4.1.1 遺傳算法44-45
• 4.1.2 粒子群算法45-46
• 4.1.3 蟻群算法46-47
• 4.2 量子蟻群算法設計與實現(xiàn)47-54
• 4.2.1 量子優(yōu)化算法概述47-48
• 4.2.2 量子蟻群算法設計及流程48-51
• 4.2.3 量子蟻群算法實現(xiàn)51-54
• 4.3 本章小結54-55
• 第五章 測試與結果分析55-67
• 5.1 測試平臺55
• 5.2 測試實例55-57
• 5.3 算法優(yōu)化效果和性能分析57-66
• 5.3.1 映射總功耗和映射結果57-60
• 5.3.2 映射結果的平均功耗60
• 5.3.3 映射結果的任務運行時間60-61
• 5.3.4 映射算法的收斂情況61-63
• 5.3.5 映射結果的節(jié)點功耗63-64
• 5.3.6 相同執(zhí)行時間下的映射結果64-66
• 5.4 本章小結66-67
• 結束語67-69
• 參考文獻69-73
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文73-75
• 致謝75

【參考文獻】

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本文編號：835047