本文關鍵詞：眾核片上系統(tǒng)（SoC）嵌入式軟件映射技術研究

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【摘要】：在單核處理器時代,隨著大規(guī)模集成電路技術和半導體技術的快速發(fā)展,處理器的頻率和集成度的不斷提高,這不但使得單芯片單核處理器的功耗劇增,而且使得其設計更加復雜。近年來,許多廠商和科研機構開始研制眾核處理器,經過多年的努力,眾核處理器技術取得較快的發(fā)展,然而與之匹配的眾核軟件技術較為滯后,目前還沒有一個比較成熟的眾核軟件映射方法,而在眾核基礎軟件設計中,眾核任務分配與調度算法作為其關鍵技術,成為當前一個研究熱點。 盡管日前對其開展了一些研究,但是現(xiàn)階段仍沒有一個成熟的體系,尤其是針對日前單芯片上核心數(shù)快速增長的情形,現(xiàn)有的眾核任務分配與任務調度技術所尋得的近似解的優(yōu)化度不高。眾核軟件映射技術以及眾核任務分配與調度算法仍然是一個不成熟的領域,還需要進行不斷的研究和探索。 本文首先對眾核處理器技術做深入研究,了解其發(fā)展歷程、相關設計技術以及對其基礎軟件的需求。然后對眾核軟件映射技術進行深入研究,通過對當前研究現(xiàn)狀的分析與總結,歸納出一個較為完善的眾核軟件映射技術流程,此流程基于編譯器的靜態(tài)任務映射,包含了對一個實際應用程序的所有處理環(huán)節(jié),所以其整體實現(xiàn)較為困難,通過對其各個環(huán)節(jié)的深入分析與取舍,其可以作為眾核軟件映射研究的設計參考。 特別地,本文著重對任務分配和任務調度進行深入研究,然后綜合比較相關算法后,采用模擬退火算法作為任務分配算法,并對其進行深入研究,包括其背景、演化以及相關參數(shù)的意義與設置。通過對前人已有的工作的研究與分析,本文基于對模擬退火算法的深入分析,提出一個環(huán)境自適應任務分配算法。建立了模擬退火算法中參數(shù)與優(yōu)化環(huán)境的任務數(shù)和核心數(shù)的關系,隨著核心數(shù)的增加,不但可以有效降低近似解的相對偏差,而且使任務分配算法具有較高的環(huán)境自適應能力。與較近研究成果相比較,在16核心時,自適應模擬退火算法迭代次數(shù)增加41%,相對偏差降低68%。 在本文算法設計中,因為算法的驗證需要幾乎整個眾核軟件映射流程的支持,所以在對眾核軟件映射流程的各個環(huán)節(jié)進行深入的研究基礎上,優(yōu)化地完成整個算法程序。整個驗證平臺采用分層設計方法,以方便于對眾核軟件各個環(huán)節(jié)做研究,適用于眾核軟件研究與設計的參考平臺。 本文采用標準任務圖集STG作為任務優(yōu)化模型,STG圖是早稻田大學實驗室針對基于多處理器和眾核系統(tǒng)的任務分配與任務調度的研究,提供的一組基準程序測試用例。由于其簡單以及靈活性,以被廣泛應用于眾核系統(tǒng)的任務分配與調度的研究中。
【關鍵詞】：眾核片上系統(tǒng) 眾核軟件映射技術 任務分配與調度 模擬退火算法
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 眾核硬件平臺的技術發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢11-12
• 1.1.2 眾核軟件映射的困難性12-13
• 1.2 研究動機及意義13
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 課題研究內容16-17
• 1.5 本文組織結構17-18
• 1.6 小結18-19
• 第二章 眾核的軟件映射方法19-35
• 2.1 軟件映射技術流程19
• 2.2 軟件任務模型19-20
• 2.3 眾核處理器模型20-23
• 2.3.1 Hydra多核處理器21-22
• 2.3.2 Cell處理器22
• 2.3.3 RAW處理器22-23
• 2.4 任務分析23-24
• 2.5 任務分配24-26
• 2.6 任務調度26-32
• 2.6.1 概述26-28
• 2.6.2 靜態(tài)任務調度任務模型分類28
• 2.6.3 眾核任務調度系統(tǒng)28-29
• 2.6.4 任務調度的基本技術29-32
• 2.7 目標函數(shù)32-33
• 2.7.1 可靠度32-33
• 2.7.2 吞吐率33
• 2.7.3 緩存buffer大小33
• 2.8 產生中間代碼33
• 2.9 二次編譯33-34
• 2.10 平臺綁定34
• 2.11 代碼執(zhí)行34
• 2.12 小結34-35
• 第三章 眾核的任務分配與調度的ASA算法35-45
• 3.1 模擬退火算法35-37
• 3.1.1 物理背景35-36
• 3.1.2 任務分配空間解搜索問題描述36
• 3.1.3 組合優(yōu)化中的模擬退火算法36-37
• 3.1.4 Metropolis接受準則37
• 3.2 模擬退火算法框架37-38
• 3.3 SA算法參數(shù)38-41
• 3.3.1 初始溫度和終止溫度38-39
• 3.3.2 狀態(tài)生成函數(shù)39
• 3.3.3 狀態(tài)接收函數(shù)39
• 3.3.4 降溫函數(shù)39-40
• 3.3.5 每個溫度下的迭代次數(shù)40
• 3.3.6 終止條件40-41
• 3.4 自適應模擬退火算法ASA41-43
• 3.4.1 初始溫度和終止溫度的選取42
• 3.4.2 每個溫度級別的迭代次數(shù)42
• 3.4.3 連續(xù)拒絕次數(shù)的最大值42-43
• 3.4.4 接受概率函數(shù)43
• 3.4.5 降溫函數(shù)43
• 3.5 任務調度43-44
• 3.6 小結44-45
• 第四章 實驗45-53
• 4.1 衡量標準45-46
• 4.1.1 加速比45
• 4.1.2 相對偏差45-46
• 4.1.3 并行度46
• 4.2 實驗環(huán)境及實驗方法46-47
• 4.3 實驗代碼設計47-48
• 4.4 新型算法的分配結果48-52
• 4.5 小結52-53
• 第五章 總結和展望53-55
• 5.1 總結53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻55-61
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文61-62
• 致謝62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：521676