面向忆阻器存算互换架构的布局布线算法研究

来源 :武汉理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xuanwuba
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
传统的可重构架构,例如现场可编程门阵列(FPGA)面临存储资源稀缺和路由开销较大等问题,难以满足未来数据密集型应用的需求。忆阻器能够在器件级实现存储计算一体化,基于忆阻器实现的存算互换架构有望解决上述问题。存算互换架构基于忆阻器交叉阵列结构实现,可将逻辑、互连和内存无缝地合并在一起,从而提供了更大的硬件资源灵活性,可以灵活地处理数据密集型或计算密集型应用程序,目前已得到了广泛的关注。虽然新型存算互换架构实现了更大灵活度的可重构能力,但该架构也带来了设计的复杂性。首先,由于存算互换架构与传统FPGA在体系结构上的差异,导致现有针对FPGA设计的CAD流程和布局布线算法不再适用于该架构。其次,存算互换架构硬件资源配置的灵活性,带来了延迟和功耗等性能代价。如何保持存算互换架构硬件资源配置的灵活性的同时,最小化延迟和功耗等代价是存算互换架构面临的关键问题。为了应对这些挑战,本文的主要工作如下:(1)针对存算互换架构的特点,对面向FPGA架构的VTR自动化设计工具中的布局布线算法进行研究和改进,设计了基于固定资源分区方式的布局布线算法。实现了电路到存算互换架构的布局布线过程,初步解决了面向存算互换架构的布局布线问题。(2)针对存算互换架构硬件资源配置灵活性的特点,实现了面向存算互换架构的自适应资源分区布局布线算法。该算法可根据存算互换架构中每个处理单元的实际使用情况来自适应地划分每个处理单元中的硬件资源分区,在保持存算互换架构硬件资源配置的灵活性的同时,优化了延迟和功耗等性能代价,进一步提高了映射质量。本文在MCNC基准电路上验证了本文提出的两种布局布线算法。实验结果表明,两种算法均可以有效地将电路映射到存算互换架构中,有效地利用存算互换架构提供的灵活资源。因此与传统的FPGA和基于忆阻器的FPGA相比,存算互换架构的延迟分别减少了60.9%和17.1%,功耗分别减少了46.5%和6.6%。此外,与固定资源分区的布局布线算法相比,自适应资源分区的布局布线算法可将存算互换架构的映射质量提高25.7%。
其他文献
物联网、大数据等信息技术的快速发展为我国企业数字化转型创造了良好的发展条件,数字化转型对企业可持续发展绩效产生了重要影响。本文基于2011—2020年沪深A股上市企业数据,利用Python技术构建企业数字化转型指标,采用企业环境绩效和财务绩效相结合的方式更为全面地衡量企业可持续发展绩效,从理论和实证层面探讨了数字化转型对企业可持续发展绩效的影响,得出以下研究结论:(1)数字化转型显著提高了企业的财
期刊
本文以2013—2020年沪深A股上市企业为研究样本,考察数字化转型对企业财务风险的影响,进一步引入政府治理效率,探究政府治理效率在数字化转型与财务风险关系中的调节作用。研究结果表明:数字化转型与企业财务风险显著负相关;政府治理效率与企业财务风险显著负相关;政府治理效率显著增强数字化转型与企业财务风险间的负相关程度。研究可为数字化转型、政府治理及企业财务风险管控提供有益借鉴。
期刊
分类促进不同地区制造业企业数字化转型是新发展阶段中国区域经济高质量发展的应有之义,也是区域协同发展战略的必然要求。构建制造业企业数字化转型指标体系,更加有效地反映微观企业不同维度的数字化转型能力;尝试从基础设施建设—数字技术应用—业务模式转型三个维度,对制造业企业数字化转型及其区域差异形成的机理进行理论阐释。在此基础上,对2007—2020年中国东、中、西部三大区域制造业企业数字化转型水平的区域差
期刊
蛋白质是生物体内的基本组成成分之一,它在细胞中通过和其它蛋白质发生相互作用,即蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI),承担生命体的各种生理功能。因此,PPI预测方法的研究对于了解细胞中的各种生物过程具有非常重要的意义。由于早期的生物学方法十分耗时耗力,具有较低性价比,目前采用计算学方法进行PPI预测已经成为主要研究内容。然而,大多数计算学模型都严重依赖蛋白
学位
近年来,大量企业基于数字化转型实现了弯道超车。选取2007—2021年A股上市公司数据,利用企业年报中数字关键词的词频来描述数字化转型程度,研究企业数字化转型程度对企业融资成本的影响。研究发现:企业数字化转型与融资成本显著负相关;检验延长时间窗口发现,在企业实施数字化转型后的一段时间内,数字化转型仍然降低了融资成本;根据异质性分析,数字化转型对非国有企业降低融资成本产生的效果更好,且东部地区企业深
期刊
城市河流是城市中的生态廊道,是一座城市健康发展不可或缺的重要组成部分。然而城市的快速发展对河流造成了强烈的冲击。在城市肆意蔓延的过程中人们无暇顾及河流生态、城水和谐等问题,唯一考虑的因素只有水利防洪。城市河流因此渠化,失去了自然形态与自动力过程,生态系统服务大打折扣。随着河流渠化的弊端逐渐显现,人们越来越重视河流生态环境,要求对“千河一面”的现象做出改变。城市河流的近自然化逐渐浮现在大众的视野中。
学位
信用预测是对用户数据进行建模,预测其信用等级或评分。机器学习的方便快捷,在节省人力物力的同时,为信用预测提供了有效的解决方案。由于实际生产生活中存在大量的无标记信用数据,采用半监督方法能够更加合理的利用这些数据,同时半监督深度学习因其强大的学习能力和批处理数据的能力,使其更适应于大规模的信用预测场景。本文以两个较大规模的公开信用数据集作为分析和研究对象,研究了目前较为流行的半监督深度学习方法在信用
学位
2020年新冠肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)给全世界经济生活带来了深刻的影响,当前存在大量非结构化COVID-19文献文本资源,利用实体关系抽取技术构建COVID-19知识图谱,对强化COVID-19的认知至关重要。由于目前缺少COVID-19领域标注语料,难以利用现有技术获取文本中的相关知识。当前大多数实体关系抽取技术主要基于循环神经网络来对单句文本
学位
随着科技的发展和网络医疗咨询的逐步兴起,越来越多的用户通过在线服务平台进行医疗咨询和寻求帮助。目前这些平台在回答用户问题时,一般通过搜索引擎进行问题检索,这种方式主要依赖于关键词语信息匹配,同时受用户对医学专业词汇表述的影响,通常不能充分理解用户语义,难以获取准确的内容。为了解决传统在线医疗服务平台存在的这些问题,医疗问答系统通过医疗知识库来匹配用户描述的病情,直接给出相关解决方案。但由于目前医疗
学位
各种社交媒体、电子商务平台等互联网应用的普及给人们的生活带来巨大便利的同时,也方便了人们对某些事物发表自己的主观看法,这些带有丰富个人情感和主观倾向性的内容蕴含着巨大的商业价值和社会价值,因此情感分析一直都是研究者们重点关注的热点问题之一。以往的研究工作主要针对句子级和篇章级情感分析任务,此类研究的目的是判断一个句子或一篇文档的情感倾向性。而方面级情感分析任务的目的是分析文本中不同方面的情感倾向性
学位