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)計更加復(fù)雜。近年來,許多廠商和科研機構(gòu)開始研制眾核處理器,經(jīng)過多年的努力,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,目前還沒有一個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(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)度算法仍然是一個不成熟的領(lǐng)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(shù)做深入研究,了解其發(fā)展歷程、相關(guān)設(shè)計技術(shù)以及對其基礎(chǔ)軟件的需求。然后對眾核軟件映射技術(shù)進行深入研究,通過對當(dāng)前研究現(xiàn)狀的分析與總結(jié),歸納出一個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,包含了對一個實際應(yīng)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(shè)計參考。 特別地,本文著重對任務(wù)分配和任務(wù)調(diào)度進行深入研究,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,并對其進行深入研究,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(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,自適應(yīng)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(shè)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(chǔ)上,優(yōu)化地完成整個算法程序。整個驗證平臺采用分層設(shè)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(shè)計的參考平臺。 本文采用標準任務(wù)圖集STG作為任務(wù)優(yōu)化模型,STG圖是早稻田大學(xué)實驗室針對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,提供的一組基準程序測試用例。由于其簡單以及靈活性,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)位級別】：碩士
【學(xué)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(shù)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(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 課題研究內(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(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(wù)調(diào)度43-44
• 3.6 小結(jié)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(shè)計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】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 沈卓煒;汪蕓;;基于EDF調(diào)度策略的端到端實時系統(tǒng)可調(diào)度性分析算法[J];計算機研究與發(fā)展;2006年05期

2 陽春華,桂衛(wèi)華,計莉;基于多處理機的混合實時任務(wù)容錯調(diào)度[J];計算機學(xué)報;2003年11期

3 周雙娥,袁由光,熊兵周,歐中紅;基于任務(wù)復(fù)制的處理器預(yù)分配算法[J];計算機學(xué)報;2004年02期

4 賓雪蓮;楊玉海;金士堯;;一種基于分組與適當(dāng)選取策略的實時多處理器系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度算法[J];計算機學(xué)報;2006年01期

5 李建國;陳松喬;魯志輝;;實時異構(gòu)系統(tǒng)的動態(tài)分批優(yōu)化調(diào)度算法[J];計算機學(xué)報;2006年06期

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本文編號：521676