本文關(guān)鍵詞：眾核片上系統(tǒng)嵌入式軟件綜合技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著半導(dǎo)體技術(shù)進(jìn)入納米時(shí)代,嵌入式片上系統(tǒng)可集成越來越多的處理器核心,推動(dòng)處理器技術(shù)進(jìn)入眾核時(shí)代。處理器核心眾多,眾核硬件平臺(tái)具有巨大的并行計(jì)算潛能。但由于與之配套的眾核軟件綜合工具等基礎(chǔ)軟件技術(shù)的滯后,使得系統(tǒng)性能得不到充分發(fā)揮。所以,研究眾核軟件綜合技術(shù),突破眾核技術(shù)瓶頸,具有重要意義。任務(wù)綁定與調(diào)度算法是眾核軟件綜合技術(shù)的核心環(huán)節(jié),研究收斂速度快、求解精度高的任務(wù)綁定與調(diào)度算法,是提升眾核軟件綜合技術(shù)水平的基本途徑。而任務(wù)綁定與調(diào)度問題是NP-hard問題的一個(gè)實(shí)例,需要依據(jù)問題本身的特殊性來構(gòu)造良好的算法對(duì)其求解,具有一定的難度。本文的工作,便是基于2D-Torus拓?fù)浼軜?gòu)眾核平臺(tái),對(duì)其任務(wù)綁定與調(diào)度問題進(jìn)行了如下的研究工作:首先,本文根據(jù)2D-Torus片上網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),對(duì)BAMSE算法進(jìn)行了改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了具有通信開銷的任務(wù)集到2D-Torus同構(gòu)眾核平臺(tái)物理內(nèi)核的綁定。并通過實(shí)驗(yàn)探究了改進(jìn)后的BAMSE算法的性能。其次,本文通過引入聚度和信息權(quán)重,結(jié)合全新的信息素更新機(jī)制,提出了一種基于蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度方案。實(shí)驗(yàn)表明:在不同的CCR下該方案都能得到比前文改進(jìn)的BAMSE算法更良好的結(jié)果。最后,本文為解決基于蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度方案前期由于信息素匱乏而引起的收斂速度慢的問題,在分析研究遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,融合遺傳算法和蟻群算法這兩者的優(yōu)勢(shì),提出了一種基于遺傳蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度方案,實(shí)驗(yàn)表明了該算法的有效性。本文工作在研究收斂速度快、求解精度高的眾核任務(wù)綁定與調(diào)度算法方面做了一些嘗試,為設(shè)計(jì)基于2D-Torus同構(gòu)眾核平臺(tái)的軟件綜合工具打下了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：眾核軟件綜合 任務(wù)綁定與調(diào)度 執(zhí)行跨度 蟻群算法 遺傳算法
【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】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 處理器集成技術(shù)的發(fā)展11-12
• 1.1.2 眾核片上系統(tǒng)軟件綜合技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀12
• 1.1.3 眾核片上系統(tǒng)軟件綜合技術(shù)研究的困難性12-13
• 1.2 研究目的與意義13
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文的主要工作14-16
• 1.4.1 眾核任務(wù)綁定與調(diào)度的近似算法15
• 1.4.2 基于蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度15
• 1.4.3 基于遺傳蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度15-16
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-17
• 1.6 本章小結(jié)17-18
• 第2章 眾核軟件綜合技術(shù)概述18-30
• 2.1 眾核軟件綜合流程18-19
• 2.2 眾核處理器模型19-22
• 2.2.1 典型的眾核處理器架構(gòu)19-21
• 2.2.2 基于NoC的眾核處理器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)21-22
• 2.3 軟件任務(wù)模型22-24
• 2.4 任務(wù)劃分24-26
• 2.5 任務(wù)分配與調(diào)度26-28
• 2.5.1 任務(wù)分配與調(diào)度問題概述26
• 2.5.2 任務(wù)分配與調(diào)度問題的分類26-28
• 2.5.3 眾核處理器任務(wù)分配與調(diào)度模型28
• 2.6 生成中間代碼28
• 2.7 二次編譯與代碼執(zhí)行28-29
• 2.8 本章小結(jié)29-30
• 第3章 眾核任務(wù)綁定與調(diào)度的近似算法30-39
• 3.1 引言30-31
• 3.2 問題抽象31-33
• 3.2.1 任務(wù)模型抽象31-32
• 3.2.2 2D-Torus眾核平臺(tái)抽象32
• 3.2.3 問題描述32-33
• 3.3 算法介紹33-35
• 3.3.1 任務(wù)選擇33
• 3.3.2 處理器內(nèi)核的選取33-34
• 3.3.3 解的構(gòu)建34-35
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-39
• 第4章 基于蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度39-52
• 4.1 引言39-40
• 4.2 蟻群算法介紹40-43
• 4.2.1 蟻群算法概述40-41
• 4.2.2 蟻群算法的基本原理41-42
• 4.2.3 蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)42-43
• 4.3 問題建模43-44
• 4.3.1 軟件任務(wù)模型43-44
• 4.3.2 眾核處理器模型44
• 4.3.3 問題描述44
• 4.4 基于ACO的任務(wù)綁定與調(diào)度算法44-48
• 4.4.1 聚度和信息權(quán)重45-46
• 4.4.2 算法初始化46
• 4.4.3 內(nèi)核的選擇與解的構(gòu)建46-47
• 4.4.4 信息素的更新機(jī)制47-48
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第5章 基于遺傳蟻群算法的任務(wù)綁定與調(diào)度52-64
• 5.1 引言52-53
• 5.2 遺傳算法53-56
• 5.2.1 遺傳算法概述53
• 5.2.2 遺傳算法的基本概念53-55
• 5.2.3 遺傳算法的基本流程55-56
• 5.2.4 遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)56
• 5.3 遺傳算法與蟻群算法的融合56-58
• 5.4 算法實(shí)現(xiàn)58-61
• 5.4.1 遺傳編碼58-59
• 5.4.2 初始種群的生成59
• 5.4.3 適應(yīng)值函數(shù)59
• 5.4.4 遺傳操作59-60
• 5.4.5 融合算法解的構(gòu)建60-61
• 5.4.6 遺傳算法與蟻群算法的銜接61
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)分析61-63
• 5.6 本章小結(jié)63-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 總結(jié)64-65
• 6.2 展望65-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71-72
• 致謝72

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