本文關(guān)鍵詞：異構(gòu)多核系統(tǒng)中通用可重構(gòu)單元的優(yōu)化實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著多核技術(shù)的成熟,多核SoC被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)密集和計算密集型領(lǐng)域。與同構(gòu)多核系統(tǒng)相比,異構(gòu)多核系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)資源的最優(yōu)化配置,在處理復(fù)雜特定任務(wù)時具有更大的優(yōu)勢。集成了多類專用處理器的異構(gòu)多核SoC能夠更好滿足數(shù)據(jù)密集和計算密集應(yīng)用的性能、面積和功耗約束,成為新一代主流半導(dǎo)體產(chǎn)品。異構(gòu)多核處理器可以將不同類型的計算任務(wù)分配給不同類型的處理器核并行處理,通過異構(gòu)的計算單元實現(xiàn)任務(wù)加速,從而為不同應(yīng)用提供更加靈活、高效的處理機(jī)制。針對上述問題,本文開展了有關(guān)可重構(gòu)異構(gòu)多核片上系統(tǒng)的相關(guān)研究。在現(xiàn)有可重構(gòu)計算簇的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)一步提升其計算性能。論文的主要工作如下：首先,對可重構(gòu)單元進(jìn)行優(yōu)化完善以及功能升級,保留其主體計算模式,完善了存儲模式下的尋址規(guī)律,豐富了計算模式,并通過下板實驗證明了改進(jìn)后的可重構(gòu)單元具有更高的靈活性和高效性。其次,在保留存儲模式的基礎(chǔ)上,增加流計算模式,進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)計算的有效時間；增加了定點數(shù)的計算功能,使得可重構(gòu)計算單元具有更好的適用性的特點；在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中,局部實現(xiàn)RCU的緊耦合,使得系統(tǒng)性能在一定程度上得到提升；改版后的RCU支持?jǐn)?shù)據(jù)雙接入,并通過實驗證明了優(yōu)化版本的RCU具有更高的計算效率。最后,本文討論了基本向量、FFT、MUSIC算法的映射問題,并對系統(tǒng)性能進(jìn)行分析,證明了新系統(tǒng)的性能優(yōu)勢和實用性。
【關(guān)鍵詞】：可重構(gòu)計算 并行計算 異構(gòu)多核 算法映射 雙接入
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 緒論16-19
• 1.1 技術(shù)背景和意義16-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀17
• 1.2.1 可重構(gòu)異構(gòu)多核系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀17
• 1.3 主要研究內(nèi)容17
• 1.4 課題來源17
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 多核可重構(gòu)概念以及相關(guān)研究19-26
• 2.1 可重構(gòu)技術(shù)19-24
• 2.1.1 可重構(gòu)計算技術(shù)的提出19
• 2.1.2 可重構(gòu)系統(tǒng)的分類19-20
• 2.1.3 可重構(gòu)計算的求算方式20-23
• 2.1.4 并行計算的概念及相關(guān)常用術(shù)語23-24
• 2.1.5 高密度計算24
• 2.2 多核技術(shù)24-25
• 2.2.1 多核技術(shù)與單核技術(shù)的對比24-25
• 2.2.2 多核系統(tǒng)的分類25
• 2.2.3 片上網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 可重構(gòu)單元的優(yōu)化目標(biāo)26-39
• 3.1 多核系統(tǒng)的功能目標(biāo)26
• 3.2 當(dāng)前系統(tǒng)介紹26-29
• 3.2.1 系統(tǒng)主控制器簇27-28
• 3.2.2 通訊網(wǎng)絡(luò)28
• 3.2.3 計算簇28-29
• 3.3 目標(biāo)運算基本算子分析29-33
• 3.3.1 復(fù)數(shù)相加29-30
• 3.3.2 復(fù)數(shù)乘30-32
• 3.3.3 復(fù)數(shù)乘累加32-33
• 3.4 RCU功能分析和組織形式分析33-37
• 3.4.1 計算配置信息33-34
• 3.4.2 地址信息重構(gòu)34-35
• 3.4.3 配置信息池35
• 3.4.4 RCU的雙接入與流模式35-37
• 3.5 耦合方式對系統(tǒng)性能的影響37
• 3.6 RCU功能選取37-38
• 3.7 本章小結(jié)38-39
• 第四章 可重構(gòu)單元的優(yōu)化設(shè)計39-58
• 4.1 目前版本RCU的設(shè)計39-40
• 4.2 RCU各個模塊的優(yōu)化設(shè)計40-49
• 4.2.1 NI接口優(yōu)化40-41
• 4.2.2 存儲模塊設(shè)計41-43
• 4.2.3 運算單元優(yōu)化設(shè)計43-49
• 4.2.5 多RCU間直接通訊接口49
• 4.3 RCU工作模式49-51
• 4.3.1 存儲運算50
• 4.3.2 流運算50
• 4.3.3 RCU緊耦合運算50-51
• 4.4 配置信息的模式51-54
• 4.4.1 配置寄存器組織51-54
• 4.5 硬件的工作流程54-57
• 4.5.1 松耦合存儲運算模式下的工作流程55
• 4.5.2 松耦合全流運算模式下的工作流程55-56
• 4.5.3 緊耦合存儲運算模式下的工作流程56
• 4.5.4 緊耦合全流運算模式下的工作流程56-57
• 4.6 資源消耗57
• 4.7 本章小結(jié)57-58
• 第五章 可重構(gòu)單元實驗58-78
• 5.1 模塊實驗平臺介紹58-59
• 5.1.1 控制器模塊58
• 5.1.2 配置信息解析模塊58
• 5.1.3 緊耦合通信接口模塊58-59
• 5.1.4 雙NI接口模塊59
• 5.2 模塊級實驗內(nèi)容59-66
• 5.2.1 基本向量運算實驗59-63
• 5.2.2 累加運算實驗63-65
• 5.2.3 實數(shù)加、實數(shù)減(乘)同時計算實驗65-66
• 5.3 系統(tǒng)級實驗內(nèi)容66-77
• 5.3.1 FFT運算實驗66-73
• 5.3.2 MUSIC算法中譜峰搜索映射優(yōu)化實現(xiàn)73-77
• 5.5 資源消耗77
• 5.6 本章小結(jié)77-78
• 第六章 總結(jié)與展望78-79
• 6.1 論文的主要工作78
• 6.2 后續(xù)研究展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動及成果情況83

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本文編號：262090