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| 动态可重构系统的时域划分及其行为级算法的定量分析 | |
| 引用本文： | 陈乃金,江建慧,陈昕,周洲,徐莹,潘诚. 动态可重构系统的时域划分及其行为级算法的定量分析[J]. 小型微型计算机系统, 2011, 32(2) |
| 作者姓名： | 陈乃金 江建慧 陈昕 周洲 徐莹 潘诚 |
| 作者单位： | 1. 同济大学,电子与信息工程学院,上海,201804;安徽工程大学,计算机与信息学院,安徽,芜湖,241000 2. 同济大学,电子与信息工程学院,上海,201804 3. 同济大学,电子与信息工程学院,上海,20180 |
| 基金项目： | 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2009AA011705)资助; 国家自然科学基金项目(60903033)资助 |
| 摘 要： | 对近20年来可重构系统的时域划分算法进行了分析,把它们分为网表级和行为级算法两大类.网表级时域划分算法主要采用网络流方法,使电路的面积、割网的个数等最小化,并使电路获得较小的时延和通信代价.我们对层划分、簇划分、增强静态列表调度、多目标时域划分等四种行为级时域划分算法进行了定量分析和比较,评价指标体系包括划分后的模块数、跨模块的输入/输出边数、划分后所有模块的执行总延迟.实验结果表明,层划分是四个算法划分后所有模块执行总延迟最小的;簇划分算法获得较少的跨模块的输入/输出边数;增强的静态列表调度和多目标时域划分两个算法在三个指标之间获得了一个好的折中.然而,这四个算法均没有考虑划分后的模块形状及模块的跨层映射成本. |
| 关 键 词： | 可重构计算 控制/数据流图 粒度 时域划分 测试基准 |
Temporal Partitioning and Quantitative Analysis of Behaviour Level Algorithms for Dynamic Reconfigurable Systems |
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| CHEN Nai-jin,JIANG Jian-hui,CHEN Xin,ZHOU Zhou,XU Ying,PAN Cheng. Temporal Partitioning and Quantitative Analysis of Behaviour Level Algorithms for Dynamic Reconfigurable Systems[J]. Mini-micro Systems, 2011, 32(2) | |
| Authors: | CHEN Nai-jin JIANG Jian-hui CHEN Xin ZHOU Zhou XU Ying PAN Cheng |
| Affiliation: | CHEN Nai-jin1,2,JIANG Jian-hui1,CHEN Xin1,ZHOU Zhou1,XU Ying1,PAN Cheng11(College of Electronics and Information Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China) 2(College of Computer and Information Engineering,Anhui Polytechnic University,Wuhu 241000,China) |
| Abstract: | Temporal partitioning algorithms for reconfigurable systems proposed in recent 20 years are analyzed in the paper.They are classified as netlist-level class and behaviour-level class.The netlist-level temporal partitioning algorithms are mainly based on network flow techniques.They target minimization of the area and the number of cutting nets of the circuit to get less time delay and communication cost.Behaviour-level partitioning algorithms including level-based partitioning(LBP),cluster based partitionin... |
| Keywords: | reconfigurable computing control/data flow graph granularity temporal partitioning test benchmark |
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