面向軟基帶的高性能并行計(jì)算及其體系結(jié)構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著多媒體應(yīng)用和無線通信的快速發(fā)展，人們希望通過移動(dòng)設(shè)備獲得更多的服務(wù)和更高的傳輸速率，比如實(shí)現(xiàn)視頻通話、觀看網(wǎng)絡(luò)高清視頻等功能。同時(shí)，由于區(qū)域的不同性和無線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)的快速演進(jìn)，導(dǎo)致目前多種無線通信標(biāo)準(zhǔn)共存發(fā)展的現(xiàn)象，多標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)空中接口的無縫連接成為必要，這就要求無線通信信號(hào)處理器具有更高的性能和靈活性。傳統(tǒng)的專用集成電路（ASIC)方案能夠提供最優(yōu)的性能功耗比，但較長(zhǎng)的設(shè)計(jì)周期，以及較弱的可編程和可配置性使得其難以兼容多種協(xié)議和適應(yīng)通

2、信協(xié)議快速發(fā)展的現(xiàn)狀。軟基帶處理器能夠在同一個(gè)硬件平臺(tái)上通過改變程序來實(shí)現(xiàn)不同算法和通信協(xié)議，被認(rèn)為是未來基帶信號(hào)處理器發(fā)展的方向。隨著無線通信標(biāo)準(zhǔn)的不斷演進(jìn)，數(shù)據(jù)傳輸速率不斷提高，同時(shí)協(xié)議之間的差異性也越來越大，其對(duì)基帶處理器的吞吐率、靈活性、功耗提出了更高的要求。特別是對(duì)于移動(dòng)設(shè)備，由于電池的容量和功率有限，要求基帶處理器具有更高的性能功耗比。這些要求對(duì)軟基帶信號(hào)處理器的設(shè)計(jì)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。因此，研究面向軟基帶的高性能、低功耗

3、、可編程的信號(hào)處理器體系結(jié)構(gòu)技術(shù)具有重要的理論和實(shí)際意義。
　　本文在分析了多種無線通信協(xié)議特征的前提下，選擇了比較普遍使用的第三代無線通信（3G) WCDMA協(xié)議，以及即將大規(guī)模商用的第四代無線通信（4G) LTE協(xié)議作為研究和實(shí)現(xiàn)的對(duì)象，對(duì)這兩種協(xié)議的基帶處理算法的計(jì)算復(fù)雜度、并行性、訪存特征進(jìn)行了詳細(xì)的分析，特別地對(duì)以O(shè)FDM調(diào)制解調(diào)、MIMO均衡、FIR濾波，卷積算法等算法為代表的高效能體系結(jié)構(gòu)，專用指令集系統(tǒng)、可配置數(shù)據(jù)

4、并行體系結(jié)構(gòu)、多核處理器的核間通信和同步機(jī)制等四個(gè)方面進(jìn)行了重點(diǎn)研究。本文主要的研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　1提出了一種可擴(kuò)展的，具有固定混洗模式的并行FFT蝶形運(yùn)算體系結(jié)構(gòu)。本文采用分段處理的方式對(duì)FFT算法進(jìn)行分解，每段包含多個(gè)蝶形運(yùn)算組。向量處理以蝶形運(yùn)算組為計(jì)算單位，每次只有在蝶形運(yùn)算組的開始與結(jié)束才訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，而蝶形運(yùn)算組內(nèi)計(jì)算的數(shù)據(jù)保存在本地寄存器當(dāng)中，這種方法有效地減少了訪存次數(shù)，從而降低了計(jì)算功耗。同時(shí)，通過調(diào)

5、整FFT數(shù)據(jù)流圖，使得蝶形運(yùn)算組內(nèi)具有固定的混洗模式，簡(jiǎn)化了向量處理單元之間的數(shù)據(jù)混洗模式和程序映射。并且在蝶形運(yùn)算組內(nèi)采用常數(shù)乘法器實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)乘法，進(jìn)一步降低了處理器的運(yùn)算功耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的并行FFT蝶形運(yùn)算結(jié)構(gòu)獲得了 lllnJ/FFT的計(jì)算效能，優(yōu)于當(dāng)前的其他FFT處理結(jié)構(gòu)，同時(shí)面積開銷也較小。
　　2提出了一種面向MIMO均衡算法的高效率，高吞吐率的并行運(yùn)算結(jié)構(gòu)。針對(duì)MIMO均衡算法當(dāng)中大量的小規(guī)模矩陣計(jì)算，本

6、文采用One Tone Per Lane(OMPL)策略進(jìn)行映射，有效地減少向量處理單元之間的數(shù)據(jù)傳輸量。同時(shí)提出了一種可配置的本地寄存器文件，其能夠?qū)?x2的矩陣數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行和列訪問，而整個(gè)寄存器文件只有兩個(gè)寫端口和兩個(gè)讀端口，結(jié)合向量處理單元的復(fù)數(shù)向量運(yùn)算，在運(yùn)行4x4天線配置和64QAM調(diào)制的MIMO均衡算法時(shí)，矩陣逆運(yùn)算吞吐率達(dá)到95MInVerSion/S，高于傳統(tǒng)方案近一倍。同時(shí)處理器的面積效率（吞吐率除以面積）的提升超過了

7、100％，系統(tǒng)整體吞吐率達(dá)到300MbpS，滿足LTE協(xié)議的要求。
　　3提出了基于軟基帶信號(hào)處理的統(tǒng)一并行計(jì)算架構(gòu)-USCA，其采用超長(zhǎng)指令字(Very Large Instruction Word，VLIW)和單指令流多數(shù)據(jù)流（Single Instruction Multiple Data，SIMD)技術(shù)開發(fā)目標(biāo)應(yīng)用的指令級(jí)并行和數(shù)據(jù)級(jí)并行。USCA采用了標(biāo)量和向量的混合控制和處理模式，支持純標(biāo)量、純向量以及標(biāo)量向量混合執(zhí)行

8、的三種運(yùn)算模式。并且針對(duì)算法中要求不同的數(shù)據(jù)處理粒度，本文提出一種可配置的向量處理器單元，SIMD功能單元可以根據(jù)不同指令進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，支持字節(jié)向量、半字向量、復(fù)數(shù)向量的運(yùn)算操作。同時(shí)，設(shè)計(jì)中充分利用了資源共享來減少硬件面積，提高硬件的利用率，并保持系統(tǒng)的靈活性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，USCA并行體系結(jié)構(gòu)的運(yùn)算性能和效能分別達(dá)到130Gops和323Mops/s，相比于其他參考文獻(xiàn)，U S C A具有更高的計(jì)算性能和效率，并且算法映射過程更加簡(jiǎn)

9、單。
　　4提出了一種面向軟基帶的多核處理器體系結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了一種基于分布式共享存儲(chǔ)的高效核間同步機(jī)制和快速核間通信機(jī)制。核間同步機(jī)制采用一個(gè)小容量的共享便簽式存儲(chǔ)器作為存儲(chǔ)介質(zhì)，結(jié)合信號(hào)燈的控制思想實(shí)現(xiàn)同步。其以較小的面積開銷提供了點(diǎn)到點(diǎn)、點(diǎn)對(duì)多、多對(duì)一同步機(jī)制?？焖俸碎g通信機(jī)制CoDMA能夠?qū)崿F(xiàn)核間數(shù)據(jù)的高速傳輸，并且對(duì)于核間連續(xù)等量數(shù)據(jù)交換操作，支持核間雙向數(shù)據(jù)傳輸，在不開辟臨時(shí)緩沖區(qū)的情況下，直接在原數(shù)據(jù)地址進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。實(shí)