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基于PSO的粗颗粒度可重构处理器时域划分算法设计_刘勰
动态可重构系统兼具通用处理器的灵活性和 ASIC 处理器的高效性，具有广泛的应用前景。在一般的动态可重构计算系统中，可重构阵列一般担任协处理器的角色，完成应用中可并行代码的硬件加速。然而，在动态可重构系统中，当计算任务所需资源超出可重构硬件的容量时， 需要进行时域划分将任务分成一系列可依序执行的子任务。时域划分的结果会直接影响系统执行应用时的效率。在时域划分的过程中，需要考虑到多方面的因素：时序约束、硬件资源约束、划分的模块数、划分后模块之间的通信代价、硬件资源利用率等多种因素。Purna 等给出了 2 种经典的划分算法：逐层划分（Level Based）算法和聚簇划分（Cluster Based）算法。逐层划分是按照时域的顺序，将整个应用从输入到输出的顺序映射到硬件构架上， 这样提高了划分后各模块内部的并行性。而聚簇划分则尽可能将关系紧密的操作映射到同一个子模块中，这样可以降低模块之间的通信代价。Chongyong Yin 等利用基于优先级的表调度时域划分算法，先对数据流图（DFG） 节点的出度进行优先级排序，再通过表调度算法得到映射解，取得了比原始表调度算法更好的效果。Yifan Zhou 等采用的基于模拟退火方法的时域划分算法， 通过多次迭代收敛到一个近似最优解。
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