面向混合片上存儲器的多任務(wù)嵌入式系統(tǒng)的代碼布局策略.pdf

1、在現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計中，性能和能耗通常是功能之外主要的關(guān)注點?？焖俚钠蟂RAM，包括高速緩存(Cache)和便簽式存儲器(SPM，ScratchpadMemory)被廣泛地用于縮小在快速的CPU和較慢的主存儲器之間不斷擴張的速度差距。另一方面，由于片上SRAM所消耗的能量占總能耗的很大一部分，存儲器子系統(tǒng)被認(rèn)為是存儲密集型嵌入式應(yīng)用程序的能量瓶頸。因此，在設(shè)計和優(yōu)化高效能的嵌入式系統(tǒng)時，片上存儲器的管理起著至關(guān)重要的作用。
　

2、　硬件控制的Cache對于系統(tǒng)軟件和程序員來說是透明的、無法操作的，但可以通過利用程序的局部性原理（包括時間局部性和空間局部性）來提高通用應(yīng)用程序的性能。而作為其替換物的SPM，在嵌入式系統(tǒng)中的使用越來越受到歡迎。與傳統(tǒng)的高速緩存相比，由于SPM中存儲單元的分配和替換都是由軟件來控制，在實時系統(tǒng)設(shè)計中SPM可以提供更好的時間預(yù)測性。此外，由于SPM中不包含Cache中用于標(biāo)簽存儲和比較的內(nèi)容可尋址存儲器(CAM，Content Addr

3、essableMemory)，SPM具有更高的訪存速度和更低的訪問能耗。如今，有許多現(xiàn)成的嵌入式處理器采用混合片上SRAM架構(gòu)，其片上存儲器同時由Cache和SPM（在ARM處理器中又被稱為緊耦合存儲器，Tightly Coupled Memory）構(gòu)成，其中包括亞德諾的Blackfin處理器(如ADSP-BF539)，ARM11， Cortex-R系列，和飛思卡爾的ColdFire處理器MCF5。但是，SPM的使用需要復(fù)雜的分配方案，

4、以便超越硬件控制的高速緩存，而這需要編譯器以及操作系統(tǒng)的支持。
　　在本文的工作中，我們基于前面提出的多任務(wù)嵌入式系統(tǒng)下的混合存儲架構(gòu)提出了SPM的靜態(tài)分配策略，用于減少存儲子系統(tǒng)的訪問延遲或能耗。我們通過對緩存行為的細(xì)粒度分析來獲取任務(wù)內(nèi)的緩存沖突而造成的未命中。我們利用任務(wù)內(nèi)和任務(wù)間的緩存沖突信息，基于整數(shù)線性規(guī)劃方法(ILP，Integer LinearProgramming)在函數(shù)粒度上產(chǎn)生對SPM的最佳分配方案。此外，我

5、們基于背包近似算法提出了兩種近似算法，分別在函數(shù)粒度和基本塊粒度上對SPM進(jìn)行分配，用于空間探索的快速設(shè)計。
　　實驗結(jié)果顯示我們提出的分配算法要由于已有的混合架構(gòu)分配策略，無論是存儲系統(tǒng)訪問延遲還是能耗。相比已有的多任務(wù)嵌入式系統(tǒng)下的SPM靜態(tài)分配算法，我們提出的算法在指令存儲子系統(tǒng)的性能上有30.51％的提升，而在能耗上也減少了34.92％。此外，為了提高我們分配策略對于大任務(wù)集的適用性，我們基于背包近似算法提出了多項式時間的