动态部分可重构系统空闲资源全集管理研究

可重构系统兼具了传统处理器的灵活性和接近于ASIC的计算速度,FPGA的动态部分重构能够实现计算和重构操作的同时进行,使系统能够动态地改变任务的运行。在动态部分可重构系统中,高效的空闲资源管理策略对系统整体性起着非常重要的作用。提出了一种基于单向栈的算法来寻找最大空闲矩形(MFR)。利用可重构计算单元的不同叮值进出单向栈来找到所有最大空闲矩形。通过实验表明,算法通过使用单向找与算法优化,有效地提高了查找空闲资源全集的性能。     

基于改进ESLA算法的可重构资源管理

针对动态可重构系统的空闲资源管理问题,改进基于最大空闲矩形的增强型扫描线算法(ESLA),采用一维数组作为辅助空间,同时搜索有效宽度与最大空闲矩形。改进算法能快速计算出可重构系统在运行过程中的所有最大空闲矩形,实现任务间资源的合理分配。实验结果表明,改进算法能减少运行时间开销和存储空间代价,提高可重构系统的资源利用率。     

一种应用图论方法管理可重构资源的策略

可重构硬件资源的管理是可重构操作系统的一个首要任务。提出了一种基于图论技术的管理空闲资源的UPFS算法。其核心思想是将FPGA的空闲区域映射成无向图,在无向图中运用部接矩阵和方向矢量交角等概念,求解最大回路和通路,最终找到满足条件的最大空闲矩形集。仿真实验表明,UPFS算法与已有算法相比,能有效减少系统资源浪费,降低系统硬件布局时间,是可行的管理策略。     

基于遗传算法的可重构系统软硬件划分

在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,采用遗传算法及其与爬山算法的融合实现可重构系统软硬件任务的划分,并采用动态优先级调度算法进行划分结果的评价。实验表明,在可重构系统的资源约束等条件下,算法能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射。     

基于低复杂度最大空闲矩形的非线性传感器故障诊断方法

针对现存的很多传感器故障诊断方法假设前提多以及复杂度高的问题,提出一种分布式诊断方法来识别无线传感器网络(WSN)中的非线性故障。首先,对局部传感器的输出值进行分析,得到一系列特征值;然后,在交叉误差函数的基础上,将传感器非线性故障诊断等效为最大空闲矩形(LER)问题。并使用提出的低复杂度最大空闲矩形算法予以解决;最后,通过定义一个阈值来诊断有故障的传感器,且不需要使用参考传感器就可以检测一般非线性故障。仿真实验使用了双音谐波信号激励和白噪声信号激励,比较了双线性和指数非线性两种情况下的性能。相比集中式故障诊断方法,提出的算法节省了大量数据传输功率,且获得了非线性模型正常区域边界的准确值。相比最优LER算法,提出的低复杂度LER算法检测性能与之相似,但复杂度更低。     

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.     

可重构计算硬件平台的改进设计

针对现有可重构计算硬件平台配置时间长、灵活性受限的缺陷,提出一种改进设计。基于支持二维重构区域的Virtex-4现场可编程门阵列(FPGA)芯片,使重构模块放置更灵活、芯片面积利用率更高,通过将单片FPGA和外设集成在一块印刷电路板上,使系统的结构更紧凑,利用FPGA内嵌微处理器减轻通信和访存开销。调试结果表明,改进平台灵活性较高、功能和可扩展性更强。     

FPGA动态部分可重构技术概述

可重构计算是一种新的计算结构,它将通用处理器和专用集成电路的优点结合起来,具有灵活、高效的特点。FPGA的动态部分可重构是指在系统运行中对FPGA的部分逻辑资源实现动态的功能变换,从而提高数字系统集成度、增强灵活性、提升容错能力,同时降低成本和功耗。本文主要介绍FPGA动态部分可重构的原理以及实现动态部分可重构的方法,并着重分析4种常用的实现方法;介绍FPGA动态部分可重构技术目前在国内外的最新发展和应用;对FPGA动态部分可重构的未来研究发展方向做简单介绍。      

可重构硬件操作系统技术

为了充分发挥可重构计算的高性能和可编程能力,需要将可重构资源和硬件任务纳入到操作系统管理范畴.因此面向可重构计算的操作系统技术—可重构硬件操作系统技术成为一个新的研究热点.本文在简要介绍可重构计算系统体系结构的基础上,详细介绍了国内外的研究现状.最后,结合可重构计算系统的特点,阐述了可重构硬件操作系统的关键技术.     

基于FPGA的动态可重构体系结构研究

提出了一种基于FPGA的动态可重构系统的设计方案。该系统以协处理器的形式与LEON2通用处理器构成主/协处理器结构，并通过寄存器与网络来保存和传递数据流和配置流，实现了二者的优势互补。以具体实验对该方案进行了验证。     

一种提取目标图像最小外接矩形的快速算法

在图像分类与识别算法研究中,目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点,提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明,旋转法的运算速度是现有算法的2倍左右,主轴法的速度又比旋转法快速2倍左右。     

面向应用的可重构编译器ASCRA(英文)

在很多应用领域已经开展了可重构计算的研究,但是由于缺乏高层设计工具,设计者需要较深的软件和硬件专业知识才能开发GPP/RAU架构的程序,阻碍了其大规模应用。提出了一种面向应用的可重构编译器——ASCRA的初始架构,它可以自动将C语言映射为VHDL语言,从而解决可重构计算中自动编译工具的瓶颈。ASCRA编译器主要研究软硬件划分技术和面向硬件的优化技术,如脉动阵列、循环流水技术。在ML505开发平台上,设计实现了ASCRA编译器的验证平台,并通过实验给出了核心程序段生成VHDL代码的综合信息。     

基于改进GA-PSO的可重构测试资源匹配方法

为提高测点信号与可重构测试资源匹配效率,建立了基于STD标准的测点信号与可重构测试资源的数学描述模型.针对可重构测试资源的特点,结合工程实际提出了基于Sigmoid函数的匹配函数,以资源可靠性、配置文件大小及配置时间因子作为罚函数,利用匹配函数构造出遗传算法的适应度函数.为解决遗传算法搜索速度较慢的问题,改进了遗传算法的选择算子和交叉算子,将粒子群算法应用到遗传算法中,解决了遗传算法在算法后期迭代效率低下的问题,最后通过实例验证了算法的有效性.     

基于可重构微服务器的高能效指纹比对方法

大规模指纹应用需要强大的后端指纹比对计算能力作为支撑.基于可重构微服务器(reconfigurable micro server, RMS)技术,提出一种软硬协同的高效指纹比对方法,该方法充分发挥可重构混合核心计算架构的优势,采用优化定制的硬件加速部件对指纹比对算法中的计算密集部分进行加速.复杂控制流和离散访存较多的算法部分则以软件形式在通用计算核心上高效执行.在单个RMS计算节点上完成了算法原型的实现并进行了详细测试.测试结果表明:单个RMS节点上的指纹比对性能约为105万次秒,功耗仅为5 W.与相关工作相比,该性能是单个X86集群节点的15.5倍;能效是X86集群节点的583倍,是基于Tesla C2075的GPU服务器的5.4倍.与单纯的FPGA平台相比,基于RMS技术的实现方法更具灵活性和可扩展性,是未来构建大规模指纹比对系统的一种高效的技术解决方案.     

基于可重构处理器的并行优化算法

为挖掘可重构处理器的内在并行性,需要编译器通过分析程序的并行性来决定可重构处理器硬件最好的执行模式。为此,提出一种基于可重构处理器的并行优化算法。将有向无环图的并行计算部分映射到可重构处理器上,对任务实现3个不同层次的并行性(指令级并行、循环级并行、线程级并行)。测试结果表明,该算法使得可重构处理器在处理任务时比未用并行优化算法的性能提升1.2倍左右。     

Distributed MPC for Reconfigurable Architecture Systems via Alternating Direction Method of Multipliers

This paper investigates the distributed model predictive control (MPC) problem of linear systems where the network topology is changeable by the way of inserting new subsystems, disconnecting existing subsystems, or merely modifying the couplings between different subsystems. To equip live systems with a quick response ability when modifying network topology, while keeping a satisfactory dynamic performance, a novel reconfiguration control scheme based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) is presented. In this scheme, the local controllers directly influenced by the structure realignment are redesigned in the reconfiguration control. Meanwhile, by employing the powerful ADMM algorithm, the iterative formulas for solving the reconfigured optimization problem are obtained, which significantly accelerate the computation speed and ensure a timely output of the reconfigured optimal control response. Ultimately, the presented reconfiguration scheme is applied to the level control of a benchmark four-tank plant to illustrate its effectiveness and main characteristics.      

弹性资源下的测试系统资源配置方法

提出采用赋时有色Petri网对测试流程进行建模,用来优化自动测试系统的资源配置。给出了测试流程TCP-net模型的构建步骤;基于模型,给出了寻求测试流程最短测试用时的方法;给出了弹性资源的定义以及在弹性资源条件下最小资源集求解算法和资源分配策略;通过给出一个应用实例,证明了上述方法的有效性和实用性。