眾核片上系統(tǒng)(SoC)嵌入式軟件映射技術(shù)研究
本文關(guān)鍵詞:眾核片上系統(tǒng)(SoC)嵌入式軟件映射技術(shù)研究
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【摘要】:在單核處理器時(shí)代,隨著大規(guī)模集成電路技術(shù)和半導(dǎo)體技術(shù)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(shè)計(jì)更加復(fù)雜。近年來(lái),許多廠(chǎng)商和科研機(jī)構(gòu)開(kāi)始研制眾核處理器,經(jīng)過(guò)多年的努力,眾核處理器技術(shù)取得較快的發(fā)展,然而與之匹配的眾核軟件技術(shù)較為滯后,目前還沒(méi)有一個(gè)比較成熟的眾核軟件映射方法,而在眾核基礎(chǔ)軟件設(shè)計(jì)中,眾核任務(wù)分配與調(diào)度算法作為其關(guān)鍵技術(shù),成為當(dāng)前一個(gè)研究熱點(diǎn)。 盡管日前對(duì)其開(kāi)展了一些研究,但是現(xiàn)階段仍沒(méi)有一個(gè)成熟的體系,尤其是針對(duì)日前單芯片上核心數(shù)快速增長(zhǎng)的情形,現(xiàn)有的眾核任務(wù)分配與任務(wù)調(diào)度技術(shù)所尋得的近似解的優(yōu)化度不高。眾核軟件映射技術(shù)以及眾核任務(wù)分配與調(diào)度算法仍然是一個(gè)不成熟的領(lǐng)域,還需要進(jìn)行不斷的研究和探索。 本文首先對(duì)眾核處理器技術(shù)做深入研究,了解其發(fā)展歷程、相關(guān)設(shè)計(jì)技術(shù)以及對(duì)其基礎(chǔ)軟件的需求。然后對(duì)眾核軟件映射技術(shù)進(jìn)行深入研究,通過(guò)對(duì)當(dāng)前研究現(xiàn)狀的分析與總結(jié),歸納出一個(gè)較為完善的眾核軟件映射技術(shù)流程,此流程基于編譯器的靜態(tài)任務(wù)映射,包含了對(duì)一個(gè)實(shí)際應(yīng)用程序的所有處理環(huán)節(jié),所以其整體實(shí)現(xiàn)較為困難,通過(guò)對(duì)其各個(gè)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(shè)計(jì)參考。 特別地,本文著重對(duì)任務(wù)分配和任務(wù)調(diào)度進(jìn)行深入研究,然后綜合比較相關(guān)算法后,采用模擬退火算法作為任務(wù)分配算法,并對(duì)其進(jìn)行深入研究,包括其背景、演化以及相關(guān)參數(shù)的意義與設(shè)置。通過(guò)對(duì)前人已有的工作的研究與分析,本文基于對(duì)模擬退火算法的深入分析,提出一個(gè)環(huán)境自適應(yīng)任務(wù)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(wù)數(shù)和核心數(shù)的關(guān)系,隨著核心數(shù)的增加,不但可以有效降低近似解的相對(duì)偏差,而且使任務(wù)分配算法具有較高的環(huán)境自適應(yīng)能力。與較近研究成果相比較,在16核心時(shí),自適應(yīng)模擬退火算法迭代次數(shù)增加41%,相對(duì)偏差降低68%。 在本文算法設(shè)計(jì)中,因?yàn)樗惴ǖ尿?yàn)證需要幾乎整個(gè)眾核軟件映射流程的支持,所以在對(duì)眾核軟件映射流程的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行深入的研究基礎(chǔ)上,優(yōu)化地完成整個(gè)算法程序。整個(gè)驗(yàn)證平臺(tái)采用分層設(shè)計(jì)方法,以方便于對(duì)眾核軟件各個(gè)環(huán)節(jié)做研究,適用于眾核軟件研究與設(shè)計(jì)的參考平臺(tái)。 本文采用標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)圖集STG作為任務(wù)優(yōu)化模型,STG圖是早稻田大學(xué)實(shí)驗(yàn)室針對(duì)基于多處理器和眾核系統(tǒng)的任務(wù)分配與任務(wù)調(diào)度的研究,提供的一組基準(zhǔn)程序測(cè)試用例。由于其簡(jiǎn)單以及靈活性,以被廣泛應(yīng)用于眾核系統(tǒng)的任務(wù)分配與調(diào)度的研究中。
【關(guān)鍵詞】:眾核片上系統(tǒng) 眾核軟件映射技術(shù) 任務(wù)分配與調(diào)度 模擬退火算法
【學(xué)位授予單位】:東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】: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(tái)的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)11-12
- 1.1.2 眾核軟件映射的困難性12-13
- 1.2 研究動(dòng)機(jī)及意義13
- 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
- 1.4 課題研究?jī)?nèi)容16-17
- 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)17-18
- 1.6 小結(jié)18-19
- 第二章 眾核的軟件映射方法19-35
- 2.1 軟件映射技術(shù)流程19
- 2.2 軟件任務(wù)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(wù)分析23-24
- 2.5 任務(wù)分配24-26
- 2.6 任務(wù)調(diào)度26-32
- 2.6.1 概述26-28
- 2.6.2 靜態(tài)任務(wù)調(diào)度任務(wù)模型分類(lèi)28
- 2.6.3 眾核任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)28-29
- 2.6.4 任務(wù)調(diào)度的基本技術(shù)29-32
- 2.7 目標(biāo)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(chǎn)生中間代碼33
- 2.9 二次編譯33-34
- 2.10 平臺(tái)綁定34
- 2.11 代碼執(zhí)行34
- 2.12 小結(jié)34-35
- 第三章 眾核的任務(wù)分配與調(diào)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(wù)分配空間解搜索問(wèn)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(zhǔn)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(gè)溫度下的迭代次數(shù)40
- 3.3.6 終止條件40-41
- 3.4 自適應(yīng)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(gè)溫度級(jí)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(wù)調(diào)度43-44
- 3.6 小結(jié)44-45
- 第四章 實(shí)驗(yàn)45-53
- 4.1 衡量標(biāo)準(zhǔn)45-46
- 4.1.1 加速比45
- 4.1.2 相對(duì)偏差45-46
- 4.1.3 并行度46
- 4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及實(shí)驗(yàn)方法46-47
- 4.3 實(shí)驗(yàn)代碼設(shè)計(jì)47-48
- 4.4 新型算法的分配結(jié)果48-52
- 4.5 小結(jié)52-53
- 第五章 總結(jié)和展望53-55
- 5.1 總結(jié)53
- 5.2 展望53-55
- 參考文獻(xiàn)55-61
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61-62
- 致謝62
【參考文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條
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,本文編號(hào):521676
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