可重构计算的互连与存储器的设计分析

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1、浙江大学硕L学位论文在生成最终的芯片版图之前预测逻辑功能单元与连线的面积。这不仅仅在开始布局布线时所需要的，而且更是为了判断一个系统是否能够以较低的成本实现。在SSI和MSI领域，文献[1]给出了一种非常有效的模型，它假设逻辑功能单元在布局时是随机的。但是它并不适合用于LSI，因为应用该模型会得到非常悲观的结果。文献[2]提出了一个能够有效地应用于LSI中门阵列的二维概率互连模型，预测得到了布线通道所需要的最大宽度。该模型所基于的假设是：1)无限的二维逻辑功能单元阵列；2)每个单元发出的连线数目服从参数为九的泊松分布：3)连线长度服从均值为R的几何

2、分布。其中，参数九和R的选取在文献[3，4，5]已有论述。随后，文献[6]扩展应用了该模型，基于某种布线策略预测了LSI的布线，并且证明所得到的一般结果不依赖于特定的布线策略。可重构计算中的存储器结构对于可重构计算的性能有着重要的作用，但目前的研究工作主要以分析比较为主。通过研究基于容量约束的存储器体系的搜索算法，以及针对存储器体系的特定评估指标，可以在设计早期对可重构计算系统进行评估，实现优化设计。可重构计算需要解决数据的高效传输问题，但是目前关于存储器系统行为的性能评估的研究较少。文献[8]提出了一种新的交互设计模式，通过有效的功能划分和调度，

3、降低了存储器与可重构计算阵列之间的数据交换，减少了可重构计算所需要的配置时间，同时也降低了计算阵列的面积和数据接口的带宽。在物理设计中的布局布线阶段，使总体连线的长度、最长连线的长度和可重构计算单元阵列的面积最小化是最主要的目标，这决定了可重构计算的速度、面积和功耗。时域上的功能划分方法主要有三种，一是采用列表调度，二是利用三维向量空间上的距离划分，三是基于节点分组调度。该文献在静态编译时采用了贪婪划分算法，并定义了相似因素，从而减少了数据交换的时间和空间代价。在功能划分和调度时，考虑到数据流图的依赖关系，避免了临时数据频繁进出计算阵列。现有的可重

4、构计算系统并没有统一性的计算模型和结构模型。早期的FPGA的成功应当属于ASIC逻辑方针，这标志着现代可重构计算的开端。美国加州大学BRASS研究小组开发了一个称为Garp的系统，它将MIPS微处理器与细粒度FPGA组合在一起。它的核心是探索如何将可重构计算单元嵌入到传统的RISC处理器中，并论证这种可变结构对某些领域计算的加速能力。“。加州大学提出的另一个方案称为MorphoSys，它由可重构单元阵列、RISC控制处理器、数据存储器和DMA控制器组成，是一个数据通路宽度为16bit的粗粒度结构。4⋯。PACT公司提出了一种称为xPP结构的粗粒度实

5、时动态可重构的数据处理技术，其中心思想是用配置流替代指令流。它由处理单元阵列、通信网络、配置管理器等组成，根据数据流来工作，支持任务级并行o“。有两种包在xPP结构中流动，即数据包和事件包分别经过自己独立的通信网络进行传输，这种结构对于处理大量的流数2浙江大学硕士学位论文据的应用效率很高。目前，可重构计算系统的性能指标依据并不统一，在进行横向比较时缺少可信度，因此需要尽快制定一套客观、可行的性能评测标准和机制”3。1．3研究内容可重构计算阵列的网格分布和连线方式存在着多种模式，本课题选择了其中～种最普遍的模式，即网格为纵横分布且每个网格只与其上、下

6、、左、右四个方向有直接的连接关系。可重构计算网格阵列由许多相同的处理单元构成，该网格阵列具有的优势不仅在于构造规则简单，而且还在于无论网格阵列的规模是大是小，其互连线占整个芯片面积的比重都是固定的。每个处理单元及其四个边界具有相同的互连线资源，具体的连接方式依赖于对该阵列的配置信息。在实际的研究过程中，主要是建立在已有的关于可重构计算网格阵列的研究成果基础上，参考FPGA在进入实际应用阶段之前对互连资源的研究方法，进行本课题关于互连资源的研究。对可重构计算网格阵列的互连资源进行较为精确的统计估计，得到各种类型的互连线数目的数学表达式，并与软件仿真结

7、果相对照来验证所建立的数学模型的有效性，从而为该网格阵列的实际应用提供指导。首先，基于可重构计算网格阵列的互连资源所满足的统计假设，进而建立数学模型，并在此基础上得到各种类型互连线数目的数学期望(即统计平均值)。所依赖的统计假设包括：1)每个处理单元发出的连线的数目服从柏松分布；2)每条连线的长度服从几何分布；3)每条连线等概率地选取其终点“1。在得到了理论推导的结果之后，与C语言编程的软件仿真方法进行对照以验证该数学模型的合理性。其次，可重构计算中的存储器体系主要包括数据存储器和配置存储器，本课题着重于提出统一的数学模型，并从抽象的任务数据流的角

8、度分析可重构计算系统中存储器的性能。在实际应用中，可重构计算系统通常由网格阵列与其它微处理器(如MCU或DSP)构成。本课