一种新型的自动化FPGA互连测试算法

针对FPGA结构中出现特殊互连资源的现状,提出一种基于改进型深度优先搜索的测试算法。该算法将所有可编程互连开关等价对待,互连资源以图的形式表示,给每条边设定权重并选择最小权重边连入测试线网,对互连资源进行遍历搜索,以测试互连资源开路和短路故障。实验结果表明,该算法能够覆盖FPGA结构中出现的特殊互连资源,具有高度自动化的特点。     

FPGA布线算法优化

现场可编程门列阵(Field Programmable Gate Array,FPGA)是通过可编程互连接的可配置逻辑块(Configurable Logic Block,CLB)矩阵构成的可编程半导体器件,在电子产品设计及电子产品生产等方面具有广泛的应用.FPGA布线算法是整个EDA系统性能的决定性因素,这里对FPGA布线的Dijkstra算法进行了优化,大大加快了布线速度.     

基于整数规划的层次式FPGA布线算法

为了避免由于布线线序处理不当而导致无法布通的问题,提出一种基于整数规划的层次式FPGA布线算法.该算法使用一种全局优化处理的方式对布线问题进行求解,通过分析层次式FPGA的结构特点和整数规划的算法特点,导出了FPGA布线算法问题与整数规划之间的关系;然后具体描述了如何将FPGA布线问题转化成二进制整数规划问题及其相应的求解过程,其中利用层次式FPGA的结构特点对得到的整数规划问题进行简化.与可满足性布线算法进行实验比较的结果表明,文中算法具有求解速度更快、求解规模更大以及求解质量更高等方面的优势.     

反熔丝FPGA布线算法研究

国内外学术界对目前广泛采用的SRAM型FPGA布线算法均有大量研究,对于特殊用途反熔丝FPGA的研究却很少。首先介绍了反熔丝FPGA及其布线算法的研究现状,接着讨论了目前最为流行的FPGA布线算法——路径搜索算法的基本原理与实现方式,并且建立了反熔丝延时模型,然后针对反熔丝FPGA的结构对布线算法进行了改进,最后在CAD实验平台上实现了该改进算法。实验表明,该改进算法可以提高反熔丝FPGA布线的效率及电路速度。     

一种FPGA抗辐射布线算法设计

随着集成密度的增大以及工作电压的降低,基于SRAM的FPGA芯片更加容易受到单粒子翻转的影响。提出了一种基于通用布局布线工具VPR的抗辐射布线算法,通过改变相关布线资源节点的成本函数,来减少因单粒子翻转引起的桥接错误,并与VPR比较下板测试结果。实验结果表明,该布线算法可以使芯片的容错性能提升20%左右,并且不需要增加额外的硬件资源或引入电路冗余。     

一种基于迷宫算法的有效FPGA布线方法

在本篇论文中,我们介绍了在标准对称阵列（隔离岛状）现场可编程逻辑阵列结构下的一种基于迷宫布线算法的新型有效布线方法,Pathfinder.实验结果显示,相比普通的迷宫布线法,Pathfinder算法在布线时间上减少了90%.     

确定区域详细布线算法

提出了一种确定区域的详细布线算法,它能对不同设计模式进行布线。该算法能适用于任意多层布线情况,并且支持不同布线层具有的不同工艺参数,在构造布线树时,考虑芯片当前的走线拥挤度,使布线比较平均,并加快了算法运行速度、改善了布线质量,在连接两点线网时,构造基于二维迷宫布线结果的分层图,提出了一种对分层图的启发式染色算示来进行布线层分配,大大提高算法布线速度,采用拆线重布的方法来处理布线失败的线网。     

一种新的与线网顺序无关的随机优化总体布线算法

针对目前总体布线中仍然存在的3个关键问题;布线结果受布线顺序的影响、总体布线图中拥挤区域的不可预见性、线网连接式样受到算法的限制等,该文提出了一种新的不受线网顺序影响的总体布线算法,并实现了相应的总体布线器RINO－Router。该算法采用随机优化方法来保 证先后被拆线重布的线网有相同的通过拥挤区域的机会,并能得到GRG边的拥挤度估计值;采用高效的Steiner树改造算法构造避开拥挤区域的布线树,采用典型电路实例进行了测试,并将布线结果与基于多商品流算法的总体布线器Matula-Router进行了对比。结果表明,RINO－Router能够在短得多的运行时间内求得质量与Matula-Router相近的总体布线解。     

最小环最大化的FPGA布线资源结构设计方法

为了提高FPGA布线资源的灵活性,提出一种通过扩大布线资源图的最小环来设计布线资源的方法.首先分析了布线资源图的最小环大小和布线资源中信号传播灵活性的关系,并通过调整布线资源中线网的连接结构来扩大该最小环.采用该方法设计了一种新的开关盒结构——最小环最大化(MLM)开关盒.实验数据表明,MLM开关盒与4种学术上典型的开关盒结构——Disjoint,Universal,Wilton和JSB相比,在时序上处于平均水平,而布通率分别提高了17.7%,8.0%,2.4%和2.2%.     

PCB／MCM设计中性能驱动的基于形状布线算法

首先介绍了性能驱动和线网优化的特点与方法；然后，详细叙述了构造障碍区与连通图的原理，以及性能驱动的基于形状自动布线的算法实现。     

基于三态内容寻址存储器的多模式匹配算法

传统模式匹配算法在高速环境下无法实现数据包的实时处理。为此,提出一种基于三态内容寻址存储器(TCAM)的快速多模式匹配算法,通过模式移位将长模式截取为若干个子串,第1级TCAM存储子串,第2级TCAM存储子串的序列编号。搜索模式时,第1级TCAM向后端输出命中表项的编号,第2级TCAM实现序列编号的匹配,从而获得长模式的匹配信息,并通过编号空间划分方法压缩表项数目以提高资源利用率。实验结果表明,该算法可以实现网络数据的高速匹配处理,与基于hash标识的移位存储算法相比,具有空间消耗少的优势。     

基于累积频数统计的FPGA互连资源时序库

为提高现场可编程门阵列(FPGA)静态时序分析模块的仿真精度,提出一种累积频数仿真输入方法,基于此建立FPGA互连资源时序库,采用统计分析的方法对跳变时间进行累积频数分析。实验结果表明,该方法创建的互连资源时序库能够有效减小线性误差,提高仿真精度,并且与传统的均匀仿真输入方法相比,其仿真误差降至8.23%。     

基于知识图谱的多目标学习资源推荐算法

为解决在线学习中出现的认知过载和学习迷航等问题,针对用户的个性化学习需求,同时考虑知识点之间的逻辑关系,本文将知识图谱融入学习资源推荐模型.首先构建了学科知识图谱、学习资源模型和用户数学模型,综合考虑用户的兴趣偏好、用户知识库与学习资源所涵盖知识点的关联度以建立多目标优化模型.然后使用自适应多目标粒子群算法对模...     

基于有向无环图的互联网域内节能路由算法

互联网在快速发展的过程中面临新的挑战,其中网络能耗问题尤为突出。学术界提出了大量用于 解决网络能耗问题 的方案,然而这些方案都考虑了网络中的实时流量数据,计算复杂度较高,不利于实际部署。对此,提出一种基于有向无环图的互联网域内节能路由算法(Energy-efficient Intra-domain Routing Algorithm Based on Directed Acyclic Graph,EEBDAG),该方法 利用有向无环图来解决因链路关闭造成的路由环路和网络性能下降等问题, 仅须考虑网络拓扑结构,不需要考虑网络中的实时流量数据 。实验结果表明,EEBDAG不仅具有较低的节能比率,而且具有较低的链路利用率,为ISP解决互联网节能问题提供了一种全新的方案。     

一种优化网络资源利用的QoS路由选择的遗传算法

本文提出了一种优化网络资源利用的QoS路由选择的遗传算法，该方法在考虑网络带宽，时延的基础上，将资源消耗函数和网络负载分布作为目标函数，并利用遗传算法求最优解，希望所选路径消耗较少的网络资源，并使负载尽量均衡分布，达到合理利用网络资源，降低网络拥塞的目的，最后，给出了仿真实验结果。     

赋权有向图的最小生成树算法

针对赋权有向图最小生成树问题存在可行解的情况,根据树节点入度最大值为1的性质,提出赋权有向图最小生成树性质。采用反证法,调整生成树根节点到弧头的路径来证明赋权有向图MST性质的正确性。基于赋权有向图MST性质,给出改进的Prim和Kruskal算法及其时间复杂度分析。实验给出构造某赋权有向图实例最小生成树的具体步骤,表明这2种算法能正确有效地构造赋权有向图最小生成树。     

基于免疫克隆退火算法的P2P路由算法

为改善P2P网络中传统路由算法存在的不足,结合免疫克隆算法和模拟退火算法的优点,提出一种基于免疫克隆退火算法的P2P路由算法。该算法充分考虑节点间延迟、带宽和费用等差异。实验结果表明,该算法能有效提高路由效率,减少路由延迟,整体性能优于其他路由算法。     

基于图卷积神经网络的智能路由算法

使用特定数学模型的路由转发算法难以满足用户多样化的服务质量需求,基于深度学习的智能路由方案因具有准确性、高效性、通用性等优势,成为路由决策的发展方向。然而,目前多数智能路由算法在网络拓扑动态变化时需要重新训练,造成路由更新不及时,难以应对网络拓扑动态变化。提出一种基于图卷积神经网络（GCN）的智能路由算法。线下利用提前采集的网络信息,根据路由开销标签训练GCN智能路由模型,通过该模型输出单跳路由开销。线上采集实时信息并根据模型输出的路由开销结果对网络层路由协议进行调整,计算最小路由开销的路由路径,实现自适应网络更新。算法利用GCN的图数据结构处理不规则的网络拓扑,通过图卷积算子自动提取特征解决路由网络多属性参数提取的问题,同时引入模糊C均值算法进行网络状态离散化分析,为数据集生成标签,从而有效监督GCN模型训练。实验结果表明,该算法较ECMP、DRL-TE和SmartRoute算法路由性能更好,其平均丢包率、时延和吞吐量指标均为最优,且相较于单一的流量模式具有更强的泛化能力。     

区分服务网络中的静态路由配置优化算法

提出了一种基于MPLS框架的Ⅸ分服务网络中的静态路由配置和优化算法,在满足流量的QoS需求的初始静态路由的配置方案的基础上使用遗传算法进行优化,使网络资源得到更合理的使用,并最大化网络运营商的资源使用效益。