WCET可预测的Java指令集硬件实现

为能以硬件方式直接执行CISC结构的Java字节码,设计并实现适用于32位嵌入式实时Java平台的JPOR-32指令集。分析Java虚拟机规范中各Java字节码的功能和实现原理,设定执行每条指令时信号和数据在Java处理器数据通路上的变化,采用微指令方式执行复杂指令,简单指令直接执行,从而使JPOR-32的指令集具有RISC特性。实验结果验证了指令集的正确性及其最坏情况执行时间(WCET)的可预测性。     

一种Java处理器的体系结构设计与研究

Java语言由于其拥有面向对象性、高安全性以及与平台无关性,目前被广泛应用于各个领域.然而在嵌入式实时应用领域J,ava由于其固有的执行速度缺陷往往达不到应用的标准.为了解决这一问题,设计一种支持Java的处理器成为提高Java实时性的一种可靠途径.本文论述一种实时Java处理器--JPOR的最新设计结构.JPOR是一款五级流水线的RISC的处理器.与其他Java处理器相比J,POR拥有指令预取和缓存等一系列不同的机制,很好的适应了嵌入式实时领域的应用.     

一种适于应用程序员设计FPGA异构系统的框架

本文提供一种适于应用程序员方便使用FPGA平台的框架.它让用户从硬件和系统结构中抽离出来,更关注算法和应用程序.这个框架综合了Xilinx ISE和Vivado,可以立即使用.在本文的框架上,一个软件人员实现了一个广泛使用的特征提取算法,表明本文的框架的确适用于只有少量硬件知识的应用程序员.     

基于DM642的运动目标检测

提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误判。为此选取对亮度变化不敏感的UV分量来进行运动目标检测,然后再和Y分量的高斯混合背景检测进行"与"运算,从而消除高斯模型的误检,最后针对运动目标的影子问题,采用基于垂直投影图的阴影消除算法除去影子。算法在DM642开发板上实现。实验结果表明,该算法能够实时精确地检测出运动目标,且对全局光照变化不敏感。     

把Web服务器“嵌入”使用

本文提出了一种可应用于医院监护系统的嵌入式Web服务器,并说明了这种嵌入式Web服务器的具体实现方法和主要功能特点。     

Java虚拟机中异常机制实时性的研究及实现

异常处理机制是程序设计语言的重要特征之一。讨论了对Java异常处理进行实时性改造的可行性和具体方法,并且在Linux平台上,实现了对开源Java虚拟机SableVM中异常处理机制的实时性改造。实验结果表明改进后的虚拟机在异常捕获时间趋于线性的同时,异常表查询效率也得到了提高。     

基于FPGA的油棕检测和硬件加速设计及实现

针对深度学习在高分辨率遥感图像下棕榈树检测方面所面临的准确率不高和检测效率低下的问题,从算法优化和异构硬件平台加速两方面提出一种有效可靠的解决办法.以YOLOv3目标检测算法为例,采用扩大特征选择、加大多尺度特征融合的优化策略,提高了算法对高分辨率的棕榈树的检测准确度.在前向推理过程中,许多应用场景在要求模型高性能的同...     

SWAM:SNN工作负载自动映射器

为了满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台.因此,如何快速为SNN工作负载确定合理的计算节点数(即如何把工作负载合理映射到计算平台上)以获得最佳的性能、功耗等指标就成为类脑计算系统需解决的关键问题之一.首先分析了SNN工作负载特性并为其建立起计算模型;然后针对NEST类脑仿真器,进一步实例化了SNN的内存、计算和通信负载模型;最终设计并实现了一种基于NEST的SNN工作负载自动映射器(SWAM).SWAM可以自动计算出映射结果并完成映射,避免了极其耗时的工作负载映射手动试探过程.在ARM+FPGA、纯ARM、PC集群三种不同的计算平台上运行SNN典型应用,并比较SWAM、LM算法拟合和实测的映射结果.实验结果表明:SWAM的平均映射准确率达到98.833％,与LM方法与实测映射相比,SWAM具有绝对的时间代价优势.     

基于OpenCL的HMAC-SHA256算法优化与实现

HMAC算法作为主流消息认证算法之一,面临着以纯软件方式运行速度慢,以传统的FPGA硬件实现方式更新维护困难的问题。针对上述问题,设计了HMAC-SHA256算法的定制计算架构并基于OpenCL以高层次描述方式进行了实现。具体包括计算路径优化、存储结构与查找表优化、HMAC-SHA256全流水结构设计。基于OpenCL的计算任务分组优化、数据存储优化、数据通道矢量化等手段实现了HMAC-SHA256算法的FPGA定制计算架构。实验结果表明：在Intel Stratix 10 FPGA平台上,所实现的HMAC-SHA256吞吐率达到174.236Gbps,与Intel Core I7-10700 CPU相比,性能提升了656%,能效提升了1514%;与NVIDIA GTX 1650 SUPER GPU相比,性能提升了14%,能效提升了288%。     

基于二维经验模态分解算法的织物疵点自动检测

为解决织物疵点检测工序中存在的耗时性问题,提出一种基于二维经验模态分解(EMD)的多方向自适应检测方法.通过Delaunay三角分割、径向基函数插值与二维三次样条插值等方法实现二维EMD算法,用该方法将织物灰度图像分解为一系列子图像,选取包含疵点信息的子图像进行融合,最后通过阈值化来识别织物图像中的疵点.借助于工业线阵...