众核片上系统（SoC）嵌入式软件映射技术研究

发布时间：2017-07-05 11:06

  本文关键词：众核片上系统（SoC）嵌入式软件映射技术研究

  更多相关文章： 众核片上系统 众核软件映射技术 任务分配与调度 模拟退火算法

【摘要】：在单核处理器时代,随着大规模集成电路技术和半导体技术的快速发展,处理器的频率和集成度的不断提高,这不但使得单芯片单核处理器的功耗剧增,而且使得其设计更加复杂。近年来,许多厂商和科研机构开始研制众核处理器,经过多年的努力,众核处理器技术取得较快的发展,然而与之匹配的众核软件技术较为滞后,目前还没有一个比较成熟的众核软件映射方法,而在众核基础软件设计中,众核任务分配与调度算法作为其关键技术,成为当前一个研究热点。 尽管日前对其开展了一些研究,但是现阶段仍没有一个成熟的体系,尤其是针对日前单芯片上核心数快速增长的情形,现有的众核任务分配与任务调度技术所寻得的近似解的优化度不高。众核软件映射技术以及众核任务分配与调度算法仍然是一个不成熟的领域,还需要进行不断的研究和探索。 本文首先对众核处理器技术做深入研究,了解其发展历程、相关设计技术以及对其基础软件的需求。然后对众核软件映射技术进行深入研究,通过对当前研究现状的分析与总结,归纳出一个较为完善的众核软件映射技术流程,此流程基于编译器的静态任务映射,包含了对一个实际应用程序的所有处理环节,所以其整体实现较为困难,通过对其各个环节的深入分析与取舍,其可以作为众核软件映射研究的设计参考。 特别地,本文着重对任务分配和任务调度进行深入研究,然后综合比较相关算法后,采用模拟退火算法作为任务分配算法,并对其进行深入研究,包括其背景、演化以及相关参数的意义与设置。通过对前人已有的工作的研究与分析,本文基于对模拟退火算法的深入分析,提出一个环境自适应任务分配算法。建立了模拟退火算法中参数与优化环境的任务数和核心数的关系,随着核心数的增加,不但可以有效降低近似解的相对偏差,而且使任务分配算法具有较高的环境自适应能力。与较近研究成果相比较,在16核心时,自适应模拟退火算法迭代次数增加41%,相对偏差降低68%。 在本文算法设计中,因为算法的验证需要几乎整个众核软件映射流程的支持,所以在对众核软件映射流程的各个环节进行深入的研究基础上,优化地完成整个算法程序。整个验证平台采用分层设计方法,以方便于对众核软件各个环节做研究,适用于众核软件研究与设计的参考平台。 本文采用标准任务图集STG作为任务优化模型,STG图是早稻田大学实验室针对基于多处理器和众核系统的任务分配与任务调度的研究,提供的一组基准程序测试用例。由于其简单以及灵活性,以被广泛应用于众核系统的任务分配与调度的研究中。
【关键词】：众核片上系统 众核软件映射技术 任务分配与调度 模拟退火算法
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP332
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.1.1 众核硬件平台的技术发展现状与趋势11-12
• 1.1.2 众核软件映射的困难性12-13
• 1.2 研究动机及意义13
• 1.3 国内外研究现状13-16
• 1.4 课题研究内容16-17
• 1.5 本文组织结构17-18
• 1.6 小结18-19
• 第二章 众核的软件映射方法19-35
• 2.1 软件映射技术流程19
• 2.2 软件任务模型19-20
• 2.3 众核处理器模型20-23
• 2.3.1 Hydra多核处理器21-22
• 2.3.2 Cell处理器22
• 2.3.3 RAW处理器22-23
• 2.4 任务分析23-24
• 2.5 任务分配24-26
• 2.6 任务调度26-32
• 2.6.1 概述26-28
• 2.6.2 静态任务调度任务模型分类28
• 2.6.3 众核任务调度系统28-29
• 2.6.4 任务调度的基本技术29-32
• 2.7 目标函数32-33
• 2.7.1 可靠度32-33
• 2.7.2 吞吐率33
• 2.7.3 缓存buffer大小33
• 2.8 产生中间代码33
• 2.9 二次编译33-34
• 2.10 平台绑定34
• 2.11 代码执行34
• 2.12 小结34-35
• 第三章 众核的任务分配与调度的ASA算法35-45
• 3.1 模拟退火算法35-37
• 3.1.1 物理背景35-36
• 3.1.2 任务分配空间解搜索问题描述36
• 3.1.3 组合优化中的模拟退火算法36-37
• 3.1.4 Metropolis接受准则37
• 3.2 模拟退火算法框架37-38
• 3.3 SA算法参数38-41
• 3.3.1 初始温度和终止温度38-39
• 3.3.2 状态生成函数39
• 3.3.3 状态接收函数39
• 3.3.4 降温函数39-40
• 3.3.5 每个温度下的迭代次数40
• 3.3.6 终止条件40-41
• 3.4 自适应模拟退火算法ASA41-43
• 3.4.1 初始温度和终止温度的选取42
• 3.4.2 每个温度级别的迭代次数42
• 3.4.3 连续拒绝次数的最大值42-43
• 3.4.4 接受概率函数43
• 3.4.5 降温函数43
• 3.5 任务调度43-44
• 3.6 小结44-45
• 第四章 实验45-53
• 4.1 衡量标准45-46
• 4.1.1 加速比45
• 4.1.2 相对偏差45-46
• 4.1.3 并行度46
• 4.2 实验环境及实验方法46-47
• 4.3 实验代码设计47-48
• 4.4 新型算法的分配结果48-52
• 4.5 小结52-53
• 第五章 总结和展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-61
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文61-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 沈卓炜;汪芸;;基于EDF调度策略的端到端实时系统可调度性分析算法[J];计算机研究与发展;2006年05期

2 阳春华,桂卫华,计莉;基于多处理机的混合实时任务容错调度[J];计算机学报;2003年11期

3 周双娥,袁由光,熊兵周,欧中红;基于任务复制的处理器预分配算法[J];计算机学报;2004年02期

4 宾雪莲;杨玉海;金士尧;;一种基于分组与适当选取策略的实时多处理器系统的动态调度算法[J];计算机学报;2006年01期

5 李建国;陈松乔;鲁志辉;;实时异构系统的动态分批优化调度算法[J];计算机学报;2006年06期

，

本文编号：521676