本文關(guān)鍵詞：異構(gòu)多核系統(tǒng)低功耗算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著數(shù)字化技術(shù)與多媒體技術(shù)的普及，便攜式及移動(dòng)性較強(qiáng)的產(chǎn)品得到了空前的發(fā)展，其中，產(chǎn)品的電池使用時(shí)間極大地影響了消費(fèi)者的購(gòu)物傾向。面對(duì)電池發(fā)展受限的現(xiàn)狀，功耗問(wèn)題已經(jīng)成為嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中普遍關(guān)注的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。隨著處理器結(jié)構(gòu)由單核向多核的發(fā)展，低功耗設(shè)計(jì)算法變得更加復(fù)雜，鑒于軟硬件劃分及劃分后的調(diào)度算法對(duì)系統(tǒng)功耗的影響，本文立足于解決異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)下的低功耗問(wèn)題，進(jìn)行算法研究。 在分析與總結(jié)現(xiàn)有低功耗算法的基礎(chǔ)上，本文采用兩階段的啟發(fā)式算法來(lái)解決異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)下的低功耗設(shè)計(jì)問(wèn)題。首先，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)建模，并構(gòu)造出一個(gè)表示任務(wù)間相互關(guān)聯(lián)的有向無(wú)環(huán)圖。接著，軟硬件劃分過(guò)程將任務(wù)合理分配到對(duì)應(yīng)的處理單元，任務(wù)劃分的效果在一定程度上影響了后期能耗降低的潛力，而劃分后的調(diào)度算法決定了系統(tǒng)整體的能耗水平。 在軟硬件劃分階段，本文利用量子計(jì)算強(qiáng)大的并行性將量子計(jì)算與遺傳算法相結(jié)合得到量子遺傳算法，，其獨(dú)特的量子位編碼方式使得一個(gè)量子染色體能夠同時(shí)表征傳統(tǒng)染色體的多種匹配情況，以量子旋轉(zhuǎn)門(mén)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的選擇、交叉、變異更新操作，為算法保證多樣性的同時(shí)使得種群能夠以大概率向著優(yōu)良模式進(jìn)化。除此之外，量子計(jì)算所具有的并行性能夠在較短時(shí)間內(nèi)迅速處理海量數(shù)據(jù)，因此大大降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。 任務(wù)的分配方法確定后，任務(wù)順利完成的關(guān)鍵在于是否采用了高效的任務(wù)調(diào)度算法。本文結(jié)合當(dāng)前流行的動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)，提出了一種基于動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)的表調(diào)度算法，算法優(yōu)先安排關(guān)鍵任務(wù)節(jié)點(diǎn)，非關(guān)鍵任務(wù)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)由各自的執(zhí)行時(shí)間方差決定，通過(guò)動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)將任務(wù)結(jié)束時(shí)間逐步逼近截止期，最大限度的降低系統(tǒng)整體功耗。 為驗(yàn)證算法性能，本文設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)。利用TGFF工具生成的數(shù)據(jù)作為算法輸入?yún)?shù)，并對(duì)算法進(jìn)行C語(yǔ)言編程實(shí)驗(yàn)。為客觀顯示每個(gè)階段算法的有效性，分別設(shè)立了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，主要從功耗降低率及算法的時(shí)間復(fù)雜度兩方面對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明量子遺傳劃分算法進(jìn)化過(guò)程穩(wěn)定，收斂速度快且全局尋優(yōu)能力強(qiáng)，與動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)相結(jié)合的表調(diào)度算法顯著降低了系統(tǒng)功耗，縮短了算法時(shí)間復(fù)雜度，達(dá)到了在異構(gòu)多核處理器系統(tǒng)上降低功耗的目的。
【關(guān)鍵詞】：異構(gòu)多核 低功耗 軟硬件劃分 動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP332;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 課題研究的背景和意義12-13
• 1.2 異構(gòu)多核低功耗設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀與展望13-16
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀與應(yīng)用13-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀與應(yīng)用14-15
• 1.2.3 發(fā)展展望15-16
• 1.3 課題的來(lái)源及研究?jī)?nèi)容16-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)概述17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 軟硬件劃分技術(shù)17-20
• 2.2.1 軟硬件劃分的結(jié)構(gòu)分類(lèi)17-18
• 2.2.2 常用軟硬件劃分方法18
• 2.2.3 軟硬件劃分性能評(píng)估18-20
• 2.3 任務(wù)調(diào)度技術(shù)20-22
• 2.3.1 調(diào)度的基本思想20
• 2.3.2 任務(wù)調(diào)度的分類(lèi)20-22
• 2.4 系統(tǒng)建模方法22-25
• 2.4.1 有限狀態(tài)機(jī)建模23
• 2.4.2 數(shù)據(jù)流圖建模23-24
• 2.4.3 Petri 網(wǎng)建模24
• 2.4.4 任務(wù)流圖建模24-25
• 2.4.5 其他建模方法25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于量子遺傳算法的異構(gòu)多核軟硬件劃分策略26-39
• 3.1 引言26
• 3.2 異構(gòu)多核系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)26-29
• 3.2.1 目標(biāo)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)假設(shè)26-27
• 3.2.2 形式化模型設(shè)計(jì)27-29
• 3.3 遺傳算法分析29-32
• 3.3.1 遺傳算法特點(diǎn)30
• 3.3.2 遺傳算法流程30-32
• 3.4 量子計(jì)算32-34
• 3.4.1 量子計(jì)算概論32
• 3.4.2 量子比特32-33
• 3.4.3 量子邏輯門(mén)33-34
• 3.5 量子遺傳算法構(gòu)建34-38
• 3.5.1 量子位編碼方式34-35
• 3.5.2 種群的遺傳更新35-36
• 3.5.3 Logistic 映射36-37
• 3.5.4 算法流程37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 異構(gòu)多核低功耗表調(diào)度算法39-46
• 4.1 引言39
• 4.2 DAG 模型下的常用調(diào)度算法39-40
• 4.3 基于動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)的表調(diào)度算法設(shè)計(jì)40-45
• 4.3.1 動(dòng)態(tài)電壓縮放技術(shù)40-42
• 4.3.2 調(diào)度策略42-43
• 4.3.3 任務(wù)切換43
• 4.3.4 算法流程43-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第5章 仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-57
• 5.1 引言46
• 5.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)46-47
• 5.3 實(shí)驗(yàn)樣本生成47-49
• 5.4 算法實(shí)現(xiàn)49-50
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-56
• 5.5.1 任務(wù)劃分算法性能分析50-52
• 5.5.2 低功耗調(diào)度算法性能分析52-54
• 5.5.3 系統(tǒng)低功耗算法性能分析54-56
• 5.6 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63-64
• 致謝64

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