本文關(guān)鍵詞：異構(gòu)多核片上網(wǎng)絡(luò)的低功耗映射研究

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

【摘要】：隨著片上網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,在片上網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)逐漸朝著多核化和異構(gòu)化的方向發(fā)展。雖然異構(gòu)多核的片上網(wǎng)絡(luò)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(luò)系統(tǒng)的功耗卻成為一個(gè)不容忽視的問題,因?yàn)槠湎拗屏讼到y(tǒng)性能的進(jìn)一步提高和片上系統(tǒng)核數(shù)的集成,同時(shí)也降低了芯片的使用期限,影響芯片運(yùn)行的穩(wěn)定性。此外,對(duì)能耗性能要求較高的可移動(dòng)設(shè)備更是個(gè)關(guān)鍵的問題。根據(jù)異構(gòu)多核的片上系統(tǒng)中不同的處理單元對(duì)不同任務(wù)執(zhí)行的性能和功耗不同,只要能把任務(wù)分配到擅長處理該任務(wù)的處理單元上時(shí),并根據(jù)需求選擇合適的拓?fù)渫ㄐ沤Y(jié)構(gòu)后把處理單元分配到對(duì)應(yīng)的拓?fù)涔?jié)點(diǎn)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(luò)任務(wù)分配和映射屬于NP難問題,因此如何實(shí)現(xiàn)低功耗映射是目前的研究重點(diǎn)和難點(diǎn)。為此,本文提出一種基于量子蟻群映射的算法來實(shí)現(xiàn)異構(gòu)多核的片上網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中應(yīng)用的任務(wù)分配和IP核映射問題并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用執(zhí)行和任務(wù)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(zhuǎn)的方式,實(shí)現(xiàn)算法中螞蟻信息素的自適應(yīng)更新。通過這種方法可以有效的降低在使用蟻群算法時(shí)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(duì)產(chǎn)生的應(yīng)用任務(wù)通信圖作仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比研究,分別對(duì)算法映射結(jié)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(wù)的執(zhí)行時(shí)間、算法執(zhí)行的收斂情況、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上的節(jié)點(diǎn)功耗和算法執(zhí)行相同時(shí)間下最低功耗情況的多個(gè)方面進(jìn)行比較,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果都可得出該算法在快速搜索、全局尋優(yōu)、實(shí)現(xiàn)低功耗和時(shí)間性能等指標(biāo)都明顯優(yōu)于給出的對(duì)比映射算法。在仿真實(shí)驗(yàn)中可得出在迭代次數(shù)較少的情況下提出的算法其對(duì)總功耗的優(yōu)化率可達(dá)到24%以上。
【關(guān)鍵詞】：片上網(wǎng)絡(luò) 低功耗 量子蟻群算法 異構(gòu)多核 分配映射
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(diǎn)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(diǎn)19
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排19-21
• 第二章 片上網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)研究及關(guān)鍵技術(shù)21-31
• 2.1 片上網(wǎng)絡(luò)概述21-24
• 2.2 片上網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)24-27
• 2.2.1 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的劃分24-26
• 2.2.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的選擇26-27
• 2.3 片上網(wǎng)絡(luò)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(wù)分配與映射29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 片上網(wǎng)絡(luò)低功耗分析及任務(wù)分配與映射模型31-44
• 3.1 片上網(wǎng)絡(luò)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(dòng)態(tài)功耗分析32-34
• 3.2 片上網(wǎng)絡(luò)低功耗技術(shù)34-39
• 3.2.1 低擺幅電壓信號(hào)35-37
• 3.2.2 總線編碼技術(shù)37
• 3.2.3 時(shí)鐘控制技術(shù)37-39
• 3.2.4 編譯指導(dǎo)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(wù)調(diào)度模型41-42
• 3.3.3 拓?fù)渫ㄐ拍Ｐ?/span>42
• 3.3.4 映射模型42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 低功耗映射算法設(shè)計(jì)與實(shí)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(shè)計(jì)與實(shí)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(shè)計(jì)及流程48-51
• 4.2.3 量子蟻群算法實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 測(cè)試與結(jié)果分析55-67
• 5.1 測(cè)試平臺(tái)55
• 5.2 測(cè)試實(shí)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(jié)果57-60
• 5.3.2 映射結(jié)果的平均功耗60
• 5.3.3 映射結(jié)果的任務(wù)運(yùn)行時(shí)間60-61
• 5.3.4 映射算法的收斂情況61-63
• 5.3.5 映射結(jié)果的節(jié)點(diǎn)功耗63-64
• 5.3.6 相同執(zhí)行時(shí)間下的映射結(jié)果64-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)束語67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文73-75
• 致謝75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：835047