支持动态可重构的软/硬件统一多线程编程模型

针对可重构系统中的数据流驱动应用,提出支持动态可重构的软/硬件统一多线程编程模型SHUMDR及其层次化实现.通过硬件线程接口设计、操作系统内核扩展,便于设计人员以统一的线程视图描述应用的软硬件划分.以数据加密/解密为例进行测试的结果表明,统一线程抽象带来的时间开销和空间资源占用率较小,该模型在探索编程灵活性的同时,能够有效地兼顾硬件的效率.     

基于FPGA软件/硬件协同设计模式

可重构的计算机系统利用现场可编程门整列（FPGA）加快那些在CPU中运行过于缓慢计算的速度。在CPU中运行的软件用来重构FPGA芯片让芯片能够根据系统的需要运行特定的运算。这些系统一般使用消息传递机制来实现软件（运行在CPU和FPGA中）和硬件之间的通信。但是有一个缺点软件需要被写在一个特定的消息传递模式中。文章提出了一个新的轻便的软件和可重构硬件之间的接口。软件端能使用常规方法调用进行复杂计算,这些调用能被拦截和翻译成硬件消息。同样的,在硬件端能够使用软件的方法。这种接口不仅让实现新JAVA/FPGA协同设计变得简单,更重要的是加快了Java程序的运行速度。     

共享存储可重构计算机软硬件通信的优化实现

可重构硬件操作系统BORPH提供的硬件进程概念和以硬件为中心的执行模型可极大地提高可重构计算平台的易用性.BORPH-N为BORPH的扩展系统,主要的扩展是支持在共享存储可重构计算平台上的运行.BORPH-N为硬件进程提供基于共享存储、符合Unix语义的高性能进程间通信支持:共享存储和信号量.利用这两项服务,硬件进程可与系统中其他所有软件进程和硬件进程进行交互.可重构计算的重要目标是利用可重构逻辑对应用的耗时部分进行加速,所以软硬件交互机制的效率至关重要.通过类似远程调用这种简单方式来提供这两项服务,软硬件交互频繁,开销较大,性能难以满足需求.BORPH-N使用的优化策略基于独立执行的基本思路进行设计.实验结果表明,BORPH-N所需硬件开销较小,为硬件进程提供的共享存储和信号量的效率逼近硬件平台的峰值,可以满足实际应用的需求.     

基于Impulse—C的可重构编程技术研究

可重构计算的研究使用高度灵活的计算结构进行高性能计算。近年来采用FPGA器件来创建可重计算平台的研究大量出现。基于高级语言的FPGA编程技术可以让软件工程师摆脱硬件的干扰,致力于算法的实现。Impulse C语言工具集就是一种对软硬件划分和软硬件过程协同设计的相对简单的、基于C语言的方法,它与高效的基于FPGA的硬件编译器相结合,形成了一种完整的混合处理器和FPGA实现的方法。这些工具极大地简化了可重构部件的设计过程,但是在高效性和电路优化等方面跟手工设计仍有差距。     

局部动态可重构FPGA进程式调度系统设计与实现

针对6G时代多样的边缘计算要求，基于FPGA上的可重构技术可以实现更低的时延同时提供多样性的服务。基于局部动态重配置的思路，使用ICAP接口对FPGA资源进行重新配置，从而实现FPGA逻辑上的局部动态可重构方案。借鉴操作系统中软件进程管理的思想，基于Linux操作系统中引入硬件进程的概念，这样可以将一整块FPGA资源划分为多个小的FPGA资源块，每一个小的可重构的FPGA资源块都可以抽象成为一个硬件进程，硬件进程实际并不运行在CPU上而是运行在FPGA逻辑资源区域中，在操作系统上只是硬件进程的软件语言描述。由此，设计出CPU加FPGA的硬件方案来实现局部可重构系统，并在Xilinx公司Zynq系列芯片上进行了验证，将FPGA硬件资源进行进程式调度以及资源分配，大大提高了FPGA硬件资源的利用率以及灵活性。     

面向可重构系统的eCos拓展

针对可重构系统中任务模型灵活性差、硬件任务重构延时长、FPGA资源利用率低等问题,提出了将应用程序划分为软件任务和混合任务的划分模式,并在eCos的基础上,通过重构控制机制、混合任务管理机制、通信机制三方面的拓展,设计了支持可重构系统的嵌入式操作系统框架eCos4RC。仿真结果表明,eCos4RC实现了对混合任务的有效管理,在兼容eCos多线程机制的同时提高了应用程序执行速度和可重构资源利用率,为可重构计算平台提供了良好的运行环境支持。     

面向密码领域可重构算粒集的提取验证

针对CPU上计算机指令的执行消耗大量的资源,以及FPGA的通用,提出专用领域可重构算粒集的概念。算粒集的执行并非按指令执行,以硬件可重构方式完成不同粒度的功能单元实现,减少大量资源的消耗,同时专用于密码领域。以密码领域WinZip口令恢复的算粒集的提取验证为例,在不同平台上使用与未使用可重构算粒集实现WinZip口令验证,充分说明了在密码领域使用可重构算粒集的优越性。     

超线程技术

所谓超线程(Hyper-Threading，简称HT)技术，就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级进行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高了CPU的运行效率。     

面向国产CPU的可重构计算系统设计及性能探究

为了提升国产平台的计算性能,采用国产CPU+FPGA的异构架构,设计了基于国产CPU的可重构计算系统。该系统包括基于国产CPU的主机单元和FPGA可重构加速单元,主机单元负责逻辑判断与管理调度等任务,FPGA负责对计算密集型任务进行加速,并采用OpenCL框架模型进行编程,以缩短FPGA的开发周期。为了验证该系统的性能,采用AES加密算法来测试该系统的计算性能,通过对不同长度的明文进行AES加密测试,并与CPU串行处理结果进行对比,得出：相比于单核FT-1500A CPU串行加密方式,采用可重构计算系统并行加密能够获得120多倍的加速比,且此加速比会随着明文长度的增加而成非线性增大。实验结果表明：基于国产CPU的可重构计算系统能够大幅提升国产平台的计算性能。     

采用预配置策略的可重构混合任务调度算法

在对可重构硬件资源进行抽象的基础上,采用软硬件混合任务有向无环图来描述应用,提出一种基于列表的混合任务调度算法.该算法通过任务计算就绪顺序及可重构资源状态确定硬件任务的动态预配置优先级,按此优先级进行硬件任务预配置,隐藏硬件任务的配置时间,从而获得硬件任务运算加速.实验结果表明,针对可重构系统中的软硬件混合任务调度,能够有效地降低配置时间对应用执行时间的影响.     

一种面向部分可重构FPGA的混合实时调度算法

在CPU/FPGA平台上运行的实时任务通常由软/硬件子任务组成并存在优先约束关系。提出了一种软/硬件混合实时任务调度算法。在截止期限错失时刻,通过分析系统的运行情况,推导出实时任务可调度的充分条件。每个实时任务的硬件子任务分成多组,每组硬件子任务重叠配置到FPGA上。通过手工布局硬件子任务端口和总线端口,使得硬件子任务可动态的连接到系统总线上。实验表明,该算法能够满足任务的实时性,充分利用FPGA资源。     

基于放置代价的可重构系统任务统一调度算法

高效的任务调度算法对可重构系统的性能有极大的影响。针对目前可重构系统任务在线调度算法的不足,提出了一种基于放置代价的调度算法。该算法考虑了3种代价,分别为:硬件任务在FPGA上的执行时间、占用的FPGA面积以及FPGA的碎片情况,并且也考虑了软硬件任务的统一调度。在调度过程中,当代价超过设定的阈值时,就拒绝其在FPGA上运行,并由CPU执行其软实现。通过合理地拒绝一些代价较大的任务,能够从整体上提高任务调度成功率。实验表明,同已有算法相比,该算法能够获得更高的任务截止保证率。     

基于FPGA的高速网络入侵检测系统

处理速度成为制约基于软件的网络入侵检测系统性能的瓶颈。文中提出了用可重配置硬件(FPGA)和商用千兆以太网MAC实现的网络入侵检测系统体系结构。在该体系结构中，网络数据包的特征匹配以及复杂协议分析等高强度的计算均由可重配置硬件电路完成，而使主机CPU更专注于对复杂入侵方式的检测和对入侵行为的实时响应。分析表明，该体系结构能够快速适应入侵特征变化对硬件电路的重配置需求，使网络入侵检测系统可以以线速处理网络数据包。     

可重构资源管理及硬件任务布局的算法研究

可重构系统具有微处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,可重构硬件的动态部分重构能力能够实现计算和重构操作的重叠,使系统能够动态地改变运行任务,可重构资源管理和硬件任务布局方法是提高可重构系统性能的关键.提出了基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法(TT-KAMER),能够有效地管理系统的空闲可重构资源;在此基础上使用FF和启发式BF算法进行硬件任务的布局.实验表明,算法能够有效地实现在线资源分配与任务布局,获得较高的资源利用率.     

Real-time embedded systems powered by FPGA dynamic partial self-reconfiguration: a case study oriented to biometric recognition applications

This work aims to pave the way for an efficient open system architecture applied to embedded electronic applications to manage the processing of computationally complex algorithms at real-time and low-cost. The target is to define a standard architecture able to enhance the performance-cost trade-off delivered by other alternatives nowadays in the market like general-purpose multi-core processors. Our approach, sustained by hardware/software (HW/SW) co-design and run-time reconfigurable computing, is synthesizable in SRAM-based programmable logic. As proof-of-concept, a run-time partially reconfigurable field-programmable gate array (FPGA) is addressed to carry out a specific application of high-demanding computational power such as an automatic fingerprint authentication system (AFAS). Biometric personal recognition is a good example of compute-intensive algorithm composed of a series of image processing tasks executed in a sequential order. In our pioneer conception, these tasks are partitioned and synthesized first in a series of coprocessors that are then instantiated and executed multiplexed in time on a partially reconfigurable region of the FPGA. The implementation benchmark of the AFAS either as a pure software approach on a PC platform under a dual-core processor (Intel Core 2 Duo T5600 at 1.83 GHz) or as a reconfigurable FPGA co-design (identical algorithm partitioned in HW/SW tasks operating at 50 or 100 MHz on the second smallest device of the Xilinx Virtex-4 LX family) highlights a speed-up of one order of magnitude in favor of the FPGA alternative. These results let point out biometric recognition as a sensible killer application for run-time reconfigurable computing, mainly in terms of efficiently balancing computational power, functional flexibility and cost. Such features, reached through partial reconfiguration, are easily portable today to a broad range of embedded applications with identical system architecture.     

基于最大空闲矩形的可重构资源管理方法

可重构硬件如FPGA的规模和集成度的提高使其承载的硬件任务越来越多,FPGA的动态部分重构能力使任务可在系统运行过程中动态地添加或者删除而不影响其他任务的运行,对可重构硬件的资源管理非常重要。该文提出一种基于任务上边界计算最大空闲矩形的算法,使用这些最大空闲矩形能够有效地管理可重构资源,便于更好地利用具有动态部分重构能力的可重构硬件。     

Partitioning Methodology for Heterogeneous Reconfigurable Functional Units

A partitioning methodology between the reconfigurable hardware blocks of different granularity, which are embedded in a generic heterogeneous architecture, is presented. The fine-grain reconfigurable logic is realized by an FPGA unit, while the coarse-grain reconfigurable hardware by a 2-Dimensional Array of Processing Elements. Critical parts, called kernels, are mapped on the coarse-grain reconfigurable logic for improving performance. The partitioning method is mainly composed by three steps: the analysis of the input code, the mapping onto the Coarse-Grain Reconfigurable Array and the mapping onto the FPGA. The partitioning flow is implemented by a prototype software framework. Analytical partitioning experiments, using five real-world applications, show that the execution time speedup relative to an all-FPGA solution ranges from 1.4 to 5.0.     

支持过程级动态软硬件划分的RSoC设计与实现

目前,可重构计算平台所支持的动态软硬件划分粒度多处于线程级或指令级,但线程级划分开销太大,而指令级划分又过于复杂,因此很难被用于实际应用之中。本文设计并实现了一种支持过程级动态软硬件划分的可重构片上系统(RSoC),提出了一种过程级硬件透明编程模型,给出了过程级的硬件封装方案;在分析软硬件过程根本区别的基础上,针对硬件过程开发了专门的管理模块,并利用部分动态重构等技术,实现了硬件过程的动态配置。实验表明该系统能够较好的支持过程级的动态软硬件划分,实现了节省资源、简化设计,提高性能等目的。