可重構(gòu)計算的操作系統(tǒng)支持研究.pdf

1、可重構(gòu)計算已經(jīng)成為一種能兼顧設計靈活性與性能的計算模式。對這種新計算模式的普遍應用與開發(fā)需要對底層平臺細節(jié)的抽象,提供給開發(fā)人員統(tǒng)一的視圖,此外還需要對可重構(gòu)資源進行有效的管王里以提高利用率。通常情況下,抽象和資源管理都是由操作系統(tǒng)提供的服務,因此有必要研究可重構(gòu)計算的操作系統(tǒng)支持。本文主要在該課題上開展了部分研究,并主要完成了以下工作:
　　 首先,在對可重構(gòu)計算的歷史進行簡單的回顧后,針對目前已經(jīng)報道的可重構(gòu)計算平臺進行了簡

2、要分類,接著對系統(tǒng)的重構(gòu)方式以及縮短重構(gòu)時間的手段進行了總結(jié)。然后簡要介紹了FPGA的島狀模型以及設計流程。
　　 第二,在分析軟硬件任務本質(zhì)區(qū)別的基礎上,提出并實現(xiàn)了一種基于統(tǒng)一多任務模型的RTOS,稱為SHUM-UCOS。它能跟蹤和管理可重構(gòu)資源的使用,通過硬件任務預配置技術(shù),提高資源利用率和任務并行性。定義了兩種標準硬件線程接口,對總線型和星型通信拓撲結(jié)構(gòu)支持。試驗表明,SHUM-UCOS能夠在提升系統(tǒng)性能的同時,有效縮減

3、從軟件實現(xiàn)到硬件實現(xiàn)的遷移時間。
　　 第三,對于可重構(gòu)計算中的硬件任務劃分問題,在節(jié)點面積和任務通信約束條件下,提出了一種基于簇的層次敏感的LSCBP劃分算法。該算法是一種列表算法,按照依賴優(yōu)先、最早最先和碎片利用三原則構(gòu)造了啟發(fā)函數(shù)As_Level,能跟蹤節(jié)點分配過程并進行動態(tài)調(diào)整。該算法克服了CBP算法機械選取節(jié)點進行劃分的缺點,同時算法復雜度也增大到D{|V|2+|E|}。對隨機生成的任務圖(節(jié)點數(shù)小于250)的劃分試驗

4、表明,對于相同的DAG圖,LSCBP算法能比BCP算法獲得更少的任務簇(可重構(gòu)資源需求量)和簇間有向邊(通信代價)。
　　 第四,對于硬件任務劃分問題,為了得到更好的劃分結(jié)果,并在算法運行時間和解的質(zhì)量之間取得更好的平衡,提出隨機構(gòu)造技術(shù)與遺傳算法相融合的PCGA(Probabilistic Constructive Genetic Algorithm)劃分算法?；舅枷胧抢秒S機構(gòu)造技術(shù)能夠快速構(gòu)造高質(zhì)量解群體的優(yōu)勢,產(chǎn)生遺傳

5、算法的初始種群,然后利用遺傳算法群體性和全局搜索能力進行解的進一步優(yōu)化。對于DFG圖劃分問題,結(jié)合列表法設計了隨機構(gòu)造算法,并定義了劃分結(jié)果多樣性的量化度量方法,從而保證了初始解群體的質(zhì)量與多樣性。對于具有20～100個節(jié)點的隨機任務圖的劃分結(jié)果表明:該算法在求解質(zhì)量上高于列表算法；在同等解質(zhì)量的情況下,比隨機產(chǎn)生初始群體的遺傳算法運行時間提高一倍以上,并且劃分問題規(guī)模越大,優(yōu)勢越明顯。
　　 最后,研究了硬件任務的動態(tài)定位與調(diào)