發(fā)布時間：2019-08-26 10:03

【摘要】：粗粒度可重構(gòu)單元陣列硬件任務的貪心映射是可重構(gòu)計算要解決的核心問題。不同的陣列具有不同的硬件約束條件,針對行路由粗粒度可重構(gòu)單元陣列提出一種廣度貪心映射算法BGMA(Breadth Greedy Mapping Algorithm)。該算法首先從第一個節(jié)點開始依次掃描,如果節(jié)點滿足條件則將其映射到PEA上,當遇到不滿足映射條件的節(jié)點時,該算法將跳過該節(jié)點繼續(xù)尋找滿足約束條件的節(jié)點進行映射,通過與廣度不貪心映射算法BNGMA(Breadth No Greedy Mapping Algorithm)相比較,BGMA的N1平均減少了35.1%(PEA_(6×6))和54.8%(PEA_(8×8)),N2平均減少了35.6%(PEA_(6×6))和54.6%(PEA_(8×8)),C_(CON)平均減少了15.7%(PEA_(6×6))和26.2%(PEA_(8×8)),T_(TOTAL)平均減少了20.2%(PEA_(6×6))和32.1%(PEA_(8×8))。實驗結(jié)果表明了貪心策略在映射算法中的重要性。
[Abstract]:Greedy mapping of hardware tasks of coarse-granularity reconfigurable cell array is the core problem to be solved in reconfigurable computing. Different arrays have different hardware constraints. A breadth greedy mapping algorithm BGMA (Breadth Greedy Mapping Algorithm). Is proposed for row routing coarse granularity reconfigurable cell arrays. The algorithm starts with the first node and maps it to PEA if the node satisfies the condition. When the node does not meet the mapping condition, the algorithm will skip the node and continue to find the node that satisfies the constraint condition to map, by comparing with the breadth non-greedy mapping algorithm BNGMA (Breadth No Greedy Mapping Algorithm). The N1 of BGMA decreased by 35.1% (PEA_ (6 脳 6) and 54.8% (PEA_ (8 脳 8), N2) by 35.6% (PEA_ (6 脳 6) and 54.6% (PEA_ (8 脳 8), C _ (CON) by 15.7% (PEA_ (6 脳 6) and 26.2% (PEA_ (8 脳 8), T _ (TOTAL) by 20.2% (PEA_ (6 脳 6) and 32.1% (PEA_ (8 脳 8). The experimental results show the importance of greedy strategy in mapping algorithm.
【作者單位】： 安徽工程大學計算機與信息學院;
【基金】：安徽省自然科學基金(No.1408085MF124) 安徽省高校省級自然科學基金重點項目(No.kj2015A003) 安徽工程大學國家自然科學預研基金
【分類號】：TP301.6;TP332

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本文編號：2529193