Платформа автоматизированного проектирования проблемно-ориентированных реконфигурируемых вычислительных систем

• Автор: Румянцев, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 151 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1. Обзор существующих реконфигурируемых вычислительных систем

1.1. Введение

1.2. Текущее состояние развития вычислительной техники

1.3. Понятие «реконфигурируемая вычислительная система»

1.4. Классификация существующих реконфигурируемых вычислительных

систем

1.5. Методы проектирования и программирования крупногранулярных

реконфигурируемых вычислительных систем
1.6. Выводы
1.7. Постановка задачи
2. Архитектура шаблона крупногранулярного реконфигурируемого аппаратного ускорителя
2.1. Введение
2.2. Структура крупногранулярного реконфигурируемого аппаратного
ускорителя
2.3. Операционный элемент крупногранулярного реконфигурируемого
аппаратного ускорителя
2.4. Многофункциональный операционный элемент
2.5. Анализ производительности разработанного шаблона крупногранулярного
реконфигурируемого аппаратного ускорителя
2.6. Выводы
3. Маршрут автоматизированного проектирования проблемно-ориентированных реконфигурируемых вычислительных систем
3.1. Введение
3.2. Маршрут автоматизированного проектирования крупногранулярных
реконфигурируемых вычислительных систем
3.3. Задача выделения вычислительно емких ядер в исходном приложении
3.4. Задача отображения вычислительно емкого ядра программы на
крупногранулярный реконфигурируемый аппаратный ускоритель

3.4.1. Разработанный алгоритм отображения вычислительно емких ядер программ
3.4.2. Разработанный эвристический метод отображения вычислительно емких ядер программ
3.4.2.1. «Кластеризация» вычислительно емких ядер на граф неограниченного количества операционных элементов ускорителя
3.4.2.2. Планирование отображения «кластеризованного» графа
3.4.2.3. Непосредственное назначение ресурсов реконфигурируемого аппаратного ускорителя
3.5. Выводы
4. Прототип платформы автоматизированного проектирования
4.1. Описание прототипа платформы автоматизированного проектирования .
4.2. Экспериментальные результаты
4.3. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
Список сокращений и обозначений
Приложение 1. Листинг программ расчета параметров многофункционального комплексного операционного элемента в среде МаИаЬ
Приложение 2. Листинг шаблона архитектуры разработанного реконфигурируемого аппаратного ускорителя на языке 8у81етС

Введение
Широкое распространение информационных технологий в различных областях человеческой деятельности привело к большому разнообразию вычислительных платформ. Способы реализации вычислительных систем варьируются от специализированных аппаратных вычислительных устройств, ориентированных на узкий круг задач (например, свертка и дискретное косинусное преобразование), до архитектур на основе процессоров общего назначения, которые могут быть адаптированы к широкому диапазону приложений. Решением, обеспечивающим баланс между производительностью и гибкостью конечной системы, является использование реконфигурируемых вычислительных систем, в которых для решения задачи имеется возможность изменять вычислитель, в том числе во время работы.
Существенный вклад в теорию реконфигурируемых вычислительных систем внесли Каляев А. В., Эстрин Г., Юзвиак Л., Дихон А. и многие другие видные ученые и специалисты.
Реконфигурируемые вычислительные системы создаются с начала 60-х годов прошлого столетия, однако недостаточное развитие технологической базы вычислительных систем до недавнего времени сдерживало их распространение на фоне архитектур с программируемыми процессорами общего назначения. В настоящее время ситуация изменилась в связи с развитием электронной базы и технологий проектирования вычислительных систем, таких как HW/SW Codesign, ASIP, ASAM. Множество реконфигурируемых вычислительных систем с инструментальными цепочками программирования было создано для отдельных узких областей применения, таких как помехоустойчивое кодирование Рида-Соломона, конвейеризация циклов в мультимедиа приложениях, выполнение матричных преобразований и т.д. Однако по-прежнему существует потребность в САПР для создания специализированных вычислителей на базе реконфигурируемых архитектур. Это и определило направление диссертационной работы.

Рисунок 1.9. Маршрут проектирования для КРАУ БИР [59].
Подход в работе Г. Ли [47] также использует высокоуровневый синтез для отображения задач на КРАУ БЫТА. Данный подход пытается использовать параллелизм в циклах путем его разворачивания и конвейеризации. Для решения задачи отображения сначала применяется алгоритм планирования на основе списка для поиска начального решения. В дальнейшем для улучшения решения применяется эволюционный алгоритм С|ЕА [34]. Алгоритм С^ЕА, как и все генетические алгоритмы, генерирует различные наборы решений, которые он сравнивает между собой для выбора наилучшего. Данный алгоритм является итеративным и признаком его завершения служит невозможность в течение какого-то изначально заданного временного интервала улучшить решение. Т.к. изначально алгоритм (^ЕА начинает выполняться с подходящего, но не оптимального решения, то время его сходимости к финальному решению уменьшается, по сравнению с использованием на начальном шаге случайного решения. Помимо отображения на основе алгоритма (^ЕА в работе также рассматривается отображение на основе решения задачи целочисленного линейного программирования. Отображение на основе решения задачи целочисленного линейного программирования всегда в результате сойдется к оптимальному решению, но время, потраченное на нахождение данного решения,