面向SoC并行软硬件划分算法研究

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微电子工艺的快速发展推动集成电路进入了片上系统SoC(System onChip)时代,随着设计复杂度的提高,传统的设计方法已无法满足SoC设计的需要。软硬件协同设计强调在系统设计初期考虑软硬件划分,以最优化设计为目标,灵活地调整软硬件之间的界限,从而激发了人们对软硬件协同设计技术的研究兴趣。 在整个软硬件协同设计流程中,软硬件划分算法是其中的一个关键技术,如何兼顾系统的性能和成本,达到性能和成本的最佳结合,是软硬件划分要解决的问题。由于SoC软硬件划分属于NP难问题,对于此类问题现在只能借助于优化算法对其进行近似求解,本文的工作就是围绕求解SoC设计中软硬件划分问题最优解而展开的。 本文基于软硬件划分性能评价的设计需要,提出一种基于多目标优化的并行化软硬件划分方法。该方法建立在非劣排序遗传算法的基础上,将划分计算任务有效分配到多个并行运行的处理机,可直接对多个目标同时进行优化。针对遗传算法的缺陷和软硬件划分的特点,引入禁忌搜索和按概率选择父个体两种技术;为了保持遗传算法中群体的多样性,引入小生境技术;为了加快遗传算法的收敛速度,引入精英保持策略。 结果表明,该算法有效地解决了软硬件划分问题,且稳定性好、效率高。禁忌搜索、按概率选择、小生境、精英保持策略和并行化五种技术的引入,进一步提高了算法效率、保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。
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