一种基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法

一种基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法摘要该论文介绍了一种基于模拟退火的动态发射型CGRA（Coarse-GrainedReconfigurableArray）编译方法。该方法使用模拟退火算法搜索最优的空间和时间划分，以实现最小面积和最短延迟的目标。整个编译流程包括面向任务的分析，动态发射型架构设计，模拟退火搜索和最后的配置和映射。实验结果表明，该方法能够在保证性能和面积要求的前提下，达到优异的性能和资源利用。关键词：模拟退火，动态发射型CGRA，编译方法，面积，延迟引言在计算机领域，CGRA是一种可重构逻辑架构，通常指的是由多个可重构计算单元组成的矩形网格。CGRA在许多应用中展现了优异的性能和能效，如图像处理、数字信号处理、加密算法等。然而，为了在CGRA上实现目标应用，需要将应用映射到CGRA的物理资源上，这需要一个高效的编译方法。针对这一问题，本文提出了一种基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法。本文首先介绍了动态发射型CGRA架构，然后讨论了该架构的优点和局限性。接着，我们提出了模拟退火算法在该架构上的应用，并详细地介绍了整个编译过程。实验结果表明，该方法能够在保证性能和面积要求的前提下，达到优异的性能和资源利用。动态发射型CGRA架构传统的CGRA是一种基于静态发射的结构，其中计算单元的功能由后端编译器在设计时静态地映射到硬件上。这种静态映射方式可以保证较高的性能和能效，但也限制了它在应对动态性强的应用方面的表现。在这种情况下，动态发射型CGRA这种新型结构产生了。动态发射型CGRA在硬件上能够进行动态的资源分配和调度，能够通过将同一计算单元配置为不同的操作来灵活地适应需要改变的应用。图1显示了动态发射型CGRA的基本结构。该结构由一组交叉点、交通信号和可编程运算器组成。每个可编程运算器包含一组计算单元、状态单元和寄存器。所有计算单元共享一个数据总线，交叉点控制总线的连接和断开。状态单元负责控制计算单元的配置和启动，同时也负责控制交通信号。交通信号分配到每个计算单元的输入和输出，控制数据的流动。由于计算单元和寄存器单元是可重构的，所以动态发射型CGRA可以实现多种计算操作。图1：基于动态发射型CGRA架构的逻辑网络动态发射型CGRA架构的优点和局限性动态发射型CGRA架构的主要优点是灵活性和高级优化能力。由于计算单元和寄存器单元是可重构的，所以架构可以高效地应对动态性强的应用，如视频编解码器和音频解码器等。另外，动态发射型CGRA能够根据应用的不同特性，采用不同的硬件特性进行组合和匹配。例如，针对数据并行的应用，可以进行资源的水平扩展；针对流水线应用，可以进行竖向扩展，以适应各种应用场景的要求。然而，动态发射型CGRA架构也存在局限性。首先，动态发射型CGRA在保证灵活性的同时，也牺牲了一些性能和能效。该架构因为存在动态资源调度，导致性能上的损失。另外，由于架构的灵活性，硬件调度和控制逻辑的复杂度也会增加。因此，需要对动态发射型CGRA架构进行优化，以充分发挥其性能和能效。基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法本文提出了一种基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法。该方法使用模拟退火算法搜索最优的空间和时间划分，以实现最小面积和最短延迟的目标。整个编译流程包括面向任务的分析，动态发射型架构设计，模拟退火搜索和最后的配置和映射。1.面向任务的分析在动态发射型CGRA上，关键是在任务执行期间高效地分配多种资源，包括计算单元、状态单元和通信资源等。因此，针对任务的特点进行分析，是该编译方法的第一个步骤。根据任务的特点，我们可以确定动态发射型CGRA的架构和设计。2.动态发射型架构设计为了最大化地利用动态发射型CGRA的灵活性，本文提出了一种动态调整架构设计。该设计采用高效的调度机制，使得计算单元的配置和资源分配可以在任务执行的过程中进行。同时，该架构具有提高延迟的特点，增加了计算单元的数目，使得算法性能得以提高。3.模拟退火搜索在编译步骤中，本文采用了模拟退火算法搜索最优空间划分和时间分配。模拟退火是一种基于随机搜索的全局优化算法，可用于在大型搜索空间中查找全局最优解。在本文的算法中，我们将任务划分为多个基本块，并对每个基本块的计算需求进行建模。进一步地，我们将所有基本块分配到动态发射型CGRA上，形成一个资源分配的问题。该问题可以看作是一个大型的搜索空间，由多个空间维度组成。采用模拟退火算法搜索最优解，需要定义初始温度，温度下降速度，以及一些其他的参数。在本文的算法中，采用了启发式的方法来选择初始温度，并利用精心设计的冷却程序来自适应地调整参数。最终，模拟退火算法能够找到合适的资源分配方案，并完成延迟和面积的平衡。4.配置和映射在上述步骤完成后，需要将所得的计算0繁衍唭、将其映射到动态发射型CGRA上。在这一步骤中，我们将搜索到的最优资源分配方案映射到CGRA上，并生成可执行的代码。此外，通过对该计算进行优化，例如调整计算单元的配置，可以保证系统的能效和性能。实验结果在本文中，我们评估了所提出的编译方法的性能和资源利用。我们使用了基于流水线架构的图像处理应用来进行评估。实验结果表明，所提出的编译方法能够在保证性能和面积要求的前提下，达到优异的性能和资源利用。与现有的编译方法相比，所提出的方法能够显著提高性能和减少面积开销。结论本文介绍了一种基于模拟退火的动态发射型CGRA编译方法。该方法使用模拟退火算法搜索最优的空间和时间划分，以实现最小面积和最短延迟的目标。整