一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法

一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法摘要該論文介紹了一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA（Coarse-GrainedReconfigurableArray）編譯方法。該方法使用模擬退火算法搜索最優(yōu)的空間和時間劃分，以實現(xiàn)最小面積和最短延遲的目標。整個編譯流程包括面向任務(wù)的分析，動態(tài)發(fā)射型架構(gòu)設(shè)計，模擬退火搜索和最后的配置和映射。實驗結(jié)果表明，該方法能夠在保證性能和面積要求的前提下，達到優(yōu)異的性能和資源利用。關(guān)鍵詞：模擬退火，動態(tài)發(fā)射型CGRA，編譯方法，面積，延遲引言在計算機領(lǐng)域，CGRA是一種可重構(gòu)邏輯架構(gòu)，通常指的是由多個可重構(gòu)計算單元組成的矩形網(wǎng)格。CGRA在許多應(yīng)用中展現(xiàn)了優(yōu)異的性能和能效，如圖像處理、數(shù)字信號處理、加密算法等。然而，為了在CGRA上實現(xiàn)目標應(yīng)用，需要將應(yīng)用映射到CGRA的物理資源上，這需要一個高效的編譯方法。針對這一問題，本文提出了一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法。本文首先介紹了動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)，然后討論了該架構(gòu)的優(yōu)點和局限性。接著，我們提出了模擬退火算法在該架構(gòu)上的應(yīng)用，并詳細地介紹了整個編譯過程。實驗結(jié)果表明，該方法能夠在保證性能和面積要求的前提下，達到優(yōu)異的性能和資源利用。動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)傳統(tǒng)的CGRA是一種基于靜態(tài)發(fā)射的結(jié)構(gòu)，其中計算單元的功能由后端編譯器在設(shè)計時靜態(tài)地映射到硬件上。這種靜態(tài)映射方式可以保證較高的性能和能效，但也限制了它在應(yīng)對動態(tài)性強的應(yīng)用方面的表現(xiàn)。在這種情況下，動態(tài)發(fā)射型CGRA這種新型結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了。動態(tài)發(fā)射型CGRA在硬件上能夠進行動態(tài)的資源分配和調(diào)度，能夠通過將同一計算單元配置為不同的操作來靈活地適應(yīng)需要改變的應(yīng)用。圖1顯示了動態(tài)發(fā)射型CGRA的基本結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)由一組交叉點、交通信號和可編程運算器組成。每個可編程運算器包含一組計算單元、狀態(tài)單元和寄存器。所有計算單元共享一個數(shù)據(jù)總線，交叉點控制總線的連接和斷開。狀態(tài)單元負責(zé)控制計算單元的配置和啟動，同時也負責(zé)控制交通信號。交通信號分配到每個計算單元的輸入和輸出，控制數(shù)據(jù)的流動。由于計算單元和寄存器單元是可重構(gòu)的，所以動態(tài)發(fā)射型CGRA可以實現(xiàn)多種計算操作。圖1：基于動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)的邏輯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)的優(yōu)點和局限性動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)的主要優(yōu)點是靈活性和高級優(yōu)化能力。由于計算單元和寄存器單元是可重構(gòu)的，所以架構(gòu)可以高效地應(yīng)對動態(tài)性強的應(yīng)用，如視頻編解碼器和音頻解碼器等。另外，動態(tài)發(fā)射型CGRA能夠根據(jù)應(yīng)用的不同特性，采用不同的硬件特性進行組合和匹配。例如，針對數(shù)據(jù)并行的應(yīng)用，可以進行資源的水平擴展；針對流水線應(yīng)用，可以進行豎向擴展，以適應(yīng)各種應(yīng)用場景的要求。然而，動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)也存在局限性。首先，動態(tài)發(fā)射型CGRA在保證靈活性的同時，也犧牲了一些性能和能效。該架構(gòu)因為存在動態(tài)資源調(diào)度，導(dǎo)致性能上的損失。另外，由于架構(gòu)的靈活性，硬件調(diào)度和控制邏輯的復(fù)雜度也會增加。因此，需要對動態(tài)發(fā)射型CGRA架構(gòu)進行優(yōu)化，以充分發(fā)揮其性能和能效?；谀M退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法本文提出了一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法。該方法使用模擬退火算法搜索最優(yōu)的空間和時間劃分，以實現(xiàn)最小面積和最短延遲的目標。整個編譯流程包括面向任務(wù)的分析，動態(tài)發(fā)射型架構(gòu)設(shè)計，模擬退火搜索和最后的配置和映射。1.面向任務(wù)的分析在動態(tài)發(fā)射型CGRA上，關(guān)鍵是在任務(wù)執(zhí)行期間高效地分配多種資源，包括計算單元、狀態(tài)單元和通信資源等。因此，針對任務(wù)的特點進行分析，是該編譯方法的第一個步驟。根據(jù)任務(wù)的特點，我們可以確定動態(tài)發(fā)射型CGRA的架構(gòu)和設(shè)計。2.動態(tài)發(fā)射型架構(gòu)設(shè)計為了最大化地利用動態(tài)發(fā)射型CGRA的靈活性，本文提出了一種動態(tài)調(diào)整架構(gòu)設(shè)計。該設(shè)計采用高效的調(diào)度機制，使得計算單元的配置和資源分配可以在任務(wù)執(zhí)行的過程中進行。同時，該架構(gòu)具有提高延遲的特點，增加了計算單元的數(shù)目，使得算法性能得以提高。3.模擬退火搜索在編譯步驟中，本文采用了模擬退火算法搜索最優(yōu)空間劃分和時間分配。模擬退火是一種基于隨機搜索的全局優(yōu)化算法，可用于在大型搜索空間中查找全局最優(yōu)解。在本文的算法中，我們將任務(wù)劃分為多個基本塊，并對每個基本塊的計算需求進行建模。進一步地，我們將所有基本塊分配到動態(tài)發(fā)射型CGRA上，形成一個資源分配的問題。該問題可以看作是一個大型的搜索空間，由多個空間維度組成。采用模擬退火算法搜索最優(yōu)解，需要定義初始溫度，溫度下降速度，以及一些其他的參數(shù)。在本文的算法中，采用了啟發(fā)式的方法來選擇初始溫度，并利用精心設(shè)計的冷卻程序來自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)。最終，模擬退火算法能夠找到合適的資源分配方案，并完成延遲和面積的平衡。4.配置和映射在上述步驟完成后，需要將所得的計算0繁衍唭、將其映射到動態(tài)發(fā)射型CGRA上。在這一步驟中，我們將搜索到的最優(yōu)資源分配方案映射到CGRA上，并生成可執(zhí)行的代碼。此外，通過對該計算進行優(yōu)化，例如調(diào)整計算單元的配置，可以保證系統(tǒng)的能效和性能。實驗結(jié)果在本文中，我們評估了所提出的編譯方法的性能和資源利用。我們使用了基于流水線架構(gòu)的圖像處理應(yīng)用來進行評估。實驗結(jié)果表明，所提出的編譯方法能夠在保證性能和面積要求的前提下，達到優(yōu)異的性能和資源利用。與現(xiàn)有的編譯方法相比，所提出的方法能夠顯著提高性能和減少面積開銷。結(jié)論本文介紹了一種基于模擬退火的動態(tài)發(fā)射型CGRA編譯方法。該方法使用模擬退火算法搜索最優(yōu)的空間和時間劃分，以實現(xiàn)最小面積和最短延遲的目標。整