多级划分算法的后处理与评价方法

多级划分算法需要进行多次实验以得到最优值.本文根据网表顶点在多次实验中的倾向性将其分为:活跃点、固定点和亚固定点,并提出只对活跃点重新划分的后处理方法.另外,通过将固定点和亚固定点分配到相应簇中,得到一种算法评价方法.实验表明,本文的后处理方法可有效减小hMetis算法的最小割,而评价方法能够客观评价hMetis算法在不同聚类策略下的划分结果.     

低功耗驱动的电路网表多级划分算法

在划分阶段因得不到实际线长值而无法精确计算功耗值.通过组合使用互连线的通路级数、通路级差和基本线长,提出一种新的独立线长预测方法.使用预测线长和开关活动性的乘积度量划分阶段的动态功耗,并将这一乘积作为权重赋给每条互连线;在聚类和细化处理阶段,尽量避免权重较大的互连线被分割,以实现低功耗驱动的多级划分.实验结果表明,该算法可有效地减小电路的功耗,并且对其他技术指标影响不大.     

基于时序特征的物联网社区划分算法

针对物联网环境下的社区划分问题,提出一种基于时序特征的社区划分算法．首先给出时序数据的相关定义;然后对物联网社区的时序数据进行预处理,提出了物联网社区划分算法,并进行了算法性能分析．通过实际网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性．     

GPLP:基于标签传播的大图多级划分算法

图数据划分问题是大图处理系统的关键问题,制约着图处理系统的计算效率。目前可用的划分算法可分为随机划分和多层次划分,已有的算法难以在划分速度和划分效果两个方面同时满足要求。提出了一种新的基于标签传播的多级划分算法GPLP,该方法将图划分过程分为数据标记、图粗糙化和数据迁移三部分,在多级划分框架下采用标签传播算法,并对其进行了改进。从数据划分时间和迭代计算时间两个方面对比GPLP算法、Hash算法和Par METIS算法的性能,实验结果表明GPLP算法能够提高迭代计算速度,减少了划分时间,并且数据规模越大,其优势越明显。     

非默认规则线技术下基于多策略的时延驱动层分配算法

层分配作为超大规模集成电路物理设计中的关键环节,在决定布线方案的时延起到非常重要作用.为了优化集成电路的时延性能,现有的层分配工作通常注重优化互连时延和通孔数量,但要么未考虑到对线网中时序关键段的分配问题,要么对线网段的时序关键性的表示不够合理,最终使得算法的时延优化不够理想.为此,本文提出一种非默认规则线技术下基于多策略的时延驱动层分配算法,主要包含4种关键策略:(1)提出轨道数感知的层选择策略,增强层分配器为线网段选择合适布线层的能力;(2)提出多指标驱动的初始线网排序策略,综合考虑线长、信号接收器数和可布线轨道资源等多个指标为线网确定层分配优先级,从而获得高质量的初始层分配结果;(3)提出线网段调整策略,通过重绕线网,将时序关键段调整至上层布线层,优化线网时延;(4)提出线网段时延优化策略,对存在溢出线网进行拆线重绕,从而可同时优化时延和溢出数.实验结果表明,本文提出的算法相比于现有的层分配算法能够在时延和通孔数两个指标上均取得最佳,并且保证不产生溢出.     

考虑总线时序匹配的多策略层分配算法

在总体布线的过程中,层分配阶段通过控制总线线网的层次影响总线的时序匹配效果.为此,提出考虑总线时序匹配的多策略层分配算法.首先基于线网属性的线网优先级策略,针对线网不同属性的特点得到一个兼顾线长和总线偏差的布线顺序;然后基于贪心策略的初始布线策略,每次布线都对正在布线的线网选择当前最短路径,使相同总线内的线网都尽可能等...     

面向串扰时延效应的时序分析方法及在集成电路测试中的应用

随着特征尺寸进入纳米尺度,相邻连线之间的电容耦合对电路时序的影响越来越大,并可能使得电路在运行时失效.准确和快速地估计电路中的串扰效应影响,找到电路中潜在的串扰时延故障目标,并针对这些故障进行测试是非常必要的.文中提出了一种基于通路的考虑多串扰引起的时延效应的静态时序分析方法,该方法通过同时考虑临界通路及为其所有相关侵略线传播信号的子通路来分析多串扰耦合效应.该方法引入了新的数据结构"跳变图"来记录所有可能的信号跳变时间,能够精确地找到潜在的串扰噪声源,并在考虑串扰时延的情况下有效找到临界通路及引起其最大串扰减速效应的侵略子通路集.这种方法可以通过控制跳变图中时间槽的大小来平衡计算精度和运行时间.最后,文中介绍了在基于精确源串扰通路时延故障模型的测试技术中,该静态时序分析方法在耦合线对选择和故障敏化中的应用.针对ISCAS89电路的实验结果显示,文中提出的技术能够适应于大电路的串扰效应分析和测试,并且具有可接受的运行时间.     

硬件加速功能验证问题的DAG划分算法

功能验证是超大规模集成电路(very large scale integration, VLSI)设计的一个基本环节. 随着超大规模电路的普及与发展, 在单处理器上对整个电路进行功能验证在可行性和效率上都存在较大的缺陷. 基于硬件加速器的功能验证是将整个电路划分成若干个规模更小的子电路; 然后在多个硬件处理器上并行的执行功能验证. 当电路划分结果的并行性较优时可提高功能验证的效率, 缩短时间周期. 类似电路设计中的其他划分问题, 用于硬件加速功能验证的电路划分问题可以被抽象成图划分问题. 相较于传统图划分问题, 硬件加速功能验证的划分问题还需要保证较小的模拟深度和较高的调度并行性. 为了满足硬件加速功能验证的划分需求, 提出了一种基于传统多级图划分策略的有效算法. 该算法结合调度思想, 利用电路的关键路径信息和时序信息, 将硬件加速功能验证问题转化为有向无环图的多级划分问题. 随机电路网表数据的实验结果表明, 所构造的算法可以有效的减少关键路径长度并且不会引起切边数的增长恶化.     

一种基于组的时序驱动布局规划方法

本文提出了一种基于组的时序驱动布局规划方法,它利用现有的EDA工具将网表划分为组,并充分利用设计师的体系结构经验进行布局、调整和优化。该方法能在设计早期获取较为准确的线负载模型,提高前端与后端的一致性,并且可以以组为单位规划电源和地的布局,提高布通率。该方法在已研制成功的32位嵌入式微处理器Estar的物理设计中得到实际应用。结果表明,该方法能够有效地改善关键路径时序和加快设计进程。     

专用集成电路静态时序分析

随着制程进入深亚微米时代,芯片设计和片上系统(SoC)设计越来越复杂,此一趋势使得如何确保IC质量成为目前所有设计从业人员不得不面临的重大课题。简单介绍了静态时序分析的基础概念及其在IC设计流程中的应用。     

基于图多层K路划分的仿真节点映射策略

为了提高网络仿真系统中,多物理服务器情况下,服务器资源的利用率,提出一种基于图多层K路划分的仿真节点映射策略。首先对仿真网络拓扑图进行多层K路划分,将节点映射问题转化为图划分问题,然后依据划分结果将仿真节点映射到物理服务器。经过试验表明,相对于随机映射策略,该策略在保证物理服务器负载均衡的同时,可以有效减少物理服务器资源的消耗。     

基于路径的软硬件划分算法

软硬件划分是嵌入式系统中的一个关键问题。本文给出了一种贪心算法来搜索问题的最优解。本算法未考虑相邻任务之间的通讯开销。实验结果表明,任务数目的多少对加速比影响不大,影响加速比的关键因素就是硬件的有效面积。     

Path Summaries and Path Partitioning in Modern XML Databases

XML path summaries are compact structures representing all the simple parent-child paths of an XML document. Such paths have also been used in many works as a basis for partitioning the document’s content in a persistent store, under the form of path indices or path tables. We revisit the notions of path summaries and path-driven storage model in the context of current-day XML databases. This context is characterized by complex queries, typically expressed in an XQuery subset, and by the presence of efficient encoding techniques such as structural node identifiers. We review a path summary’s many uses for query optimization, and given them a common basis, namely relevant paths. We discuss summary-based tree pattern minimization and present some efficient summary-based minimization heuristics. We consider relevant path computation and provide a time- and memory-efficient computation algorithm. We combine the principle of path partitioning with the presence of structural identifiers in a simple path-partitioned storage model, which allows for selective data access and efficient query plans. This model improves the efficiency of twig query processing up to two orders of magnitude over the similar tag-partitioned indexing model. We have implemented the path-partitioned storage model and path summaries in the XQueC compressed database prototype [8]. We present an experimental evaluation of a path summary’s practical feasibility and of tree pattern matching in a path-partitioned store.     

一种基于路径优化的推测多线程划分算法

推测多线程(speculative multithreading,简称SpMT)技术是一种实现非规则程序自动并行化的有效途径.然而,基于控制流图和分支预测技术的线程划分方法,不可避免地会受到划分路径上所存在的控制依赖和数据依赖的制约.目前,在传统的线程划分算法中存在的一个重要问题是,在对划分路径进行选取时只考虑了控制依赖影响却不能有效地综合考虑数据依赖的影响,进而导致不能选取最佳的划分路径.因此,针对传统方法中这种依赖评估方法效率低下的问题,设计并实现了一种基于路径优化的线程划分算法.该算法通过引入基于程序切片技术的预计算方法,建立一种路径评估方法来评估程序间的控制和数据依赖.同时,引入控制线程体大小的启发式规则,以便有效地解决负载不平衡的问题.基于Olden测试集的测试结果表明,所提出的算法可以有效地对非规则程序进行划分,其平均加速比可以达到1.83.     

基于DAG图的自适应代码划分优化算法

并行编译的两大工作是程序代码划分和调度。对于调度问题,目前已有大量的解决方案,但是针对代码划分提取并行性的研究工作却非常少。该文提出了通过合并结点来划分DAG图的新的划分算法。实例分析证明,该算法是一种有效的、低复杂度的自适应代码划分解决方案,并且适用于异构计算的任务图划分。     

知识图谱划分算法研究综述

知识图谱是人工智能的重要基石,因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述现实世界中的各种实体及其联系,其中顶点表示实体,边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的首要工作,对知识图谱分布式存储、查询、推理和挖掘起基础支撑作用.随着知识图谱数据规模及分布式处理需求的不断增长,...     

一种有效的面向多目标软硬件划分的遗传算法

软硬件划分是软硬件协同设计的关键技术之一,划分结果对最终的设计方案有非常重要的影响。软硬件划分根据优化目标的数量,可分为单目标划分和多目标划分。多目标划分问题是一个NP-hard问题,一般不存在传统意义上的“最优解”,而是存在一组互不支配的Pareto最优解。遗传算法因其具有并行、群体搜索的特点而非常适于求解多目标优化问题。通过抽象描述将一个实际SOC设计问题转化为多目标软硬件划分问题,采用遗传算法便可获得最优设计方案。为克服过早收敛及加快搜索速度,改进了适应度函数的定义,通过自适应参数调整,加入惩罚函数的适应度定义,提高了进化速度,从而有效地获得了Pareto最优解集。在实际问题的应用中,多目标软硬件划分遗传算法是能有效求取平衡系统成本、硬件面积、功耗和时间特性的最优化方案。     

利用核心集粗化的多层聚类算法

粗化是多层聚类算法中的关键步骤.经典的多层聚类算法,如METIS(multilevel scheme for partitioning irregular graphs)、Graclus等,利用顶点和边权的若干准则合并顶点和边,实现粗化,其缺点是粗化之后的小规模数据集无法准确表述原数据集的全局信息和结构.提出了核心集粗化(core-sets coarsening)的方法,通过定义“多层核心集”,逐层保留数据集的全局信息.同时,顶层核心点的个数与聚类个数相同,其每个核心点对应一个单独的类,因此不需要一般多层聚类中的划分过程.实验结果表明了该算法的有效性.