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          基于EDA的嵌入式系統(tǒng)軟硬件劃分方法

          作者: 時(shí)間:2009-11-23 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          1 引言

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/191882.htm

            是由一個(gè)或若干個(gè)微處理器、ASICs、存儲(chǔ)器和總線構(gòu)成的,在一定時(shí)間內(nèi)響應(yīng)輸人的系統(tǒng)。傳統(tǒng)的的設(shè)計(jì)將硬件和軟件劃分為兩個(gè)獨(dú)立的部分,由硬件工程師和軟件工程師按照擬定的設(shè)計(jì)流程分別完成。這種設(shè)計(jì)只能改善硬件和軟件各自的性能,而在有限的設(shè)計(jì)空間中不可能對(duì)整個(gè)系統(tǒng)做出較好的性能綜合優(yōu)化。隨著的功能越來(lái)越強(qiáng),其結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)雜,系統(tǒng)的集成度越來(lái)越高,調(diào)試越來(lái)越困難,傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)是已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求,取而代之的是以協(xié)同設(shè)計(jì)為主要特征的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法,其主要思想是用自動(dòng)、優(yōu)化的系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)開(kāi)發(fā)替代人工的子系統(tǒng)分割,在系統(tǒng)設(shè)計(jì)的高層階段實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)原型的快速開(kāi)發(fā)并預(yù)估系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的性能,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在性能、成本等方面的優(yōu)化。

            劃分是嵌入式系統(tǒng)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,其作用是從軟硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)空間中,根據(jù)系統(tǒng)功能定義,獲得一個(gè)滿(mǎn)足系統(tǒng)時(shí)間、成本、功耗等方面要求的趨于最優(yōu)的實(shí)現(xiàn),其結(jié)果直接決定系統(tǒng)設(shè)計(jì)的優(yōu)劣。近年來(lái),人們將各類(lèi)啟發(fā)式算法應(yīng)用于軟硬件劃分的研究中,取得了較好的方案。Eles 等[1]利用模擬退火算法,Ernst 等[2]采用模擬退火算法和禁忌搜索算法,Saha 等[3]運(yùn)用遺傳算法實(shí)現(xiàn)軟/硬件劃分。軟硬件劃分問(wèn)題本質(zhì)上是一類(lèi)組合優(yōu)化問(wèn)題,分布估計(jì)算法(Estimation of Distribution Algorithms,s)是一種新的基于種群進(jìn)化的算法,具有收斂速度快,避免陷入局部最優(yōu)的特點(diǎn)。本文提出了一個(gè)基于分布估計(jì)算法的軟硬件劃分算法,較好地應(yīng)用于軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)中。

            2 劃分模型

            系統(tǒng)功能的軟件通常采用C/C++ 語(yǔ)言等高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),然后根據(jù)不同顆粒度的要求提取系統(tǒng)控制數(shù)據(jù)流圖CDFG??刂茢?shù)據(jù)流圖是系統(tǒng)的行為級(jí)描述,通常使用有向無(wú)環(huán)圖表示,主要描述系統(tǒng)中任務(wù)間的控制、數(shù)據(jù)關(guān)系及每個(gè)任務(wù)的代價(jià)信息,而與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí)采用什么樣的體系結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)。

          控制數(shù)據(jù)流圖CDFG

          圖1 控制數(shù)據(jù)流圖CDFG

            

          劃分模型

            3 劃分算法

            分布估計(jì)算法是一類(lèi)基于概率模型的進(jìn)化算法, 與傳統(tǒng)的進(jìn)化方法不同, 它不使用交叉、變異等算子,而是以群體中適應(yīng)度較高的個(gè)體的概率分布作為進(jìn)化模型,并由該模型產(chǎn)生下一代子群,利用跟先進(jìn)的方法取代了遺傳算法再結(jié)合操作方式,拓展了算法的應(yīng)用空間。由于進(jìn)化模型是由統(tǒng)計(jì)的概率分布信息推導(dǎo)而來(lái), 因而能最大限度地利用已有信息,更準(zhǔn)確地反映變量間的相互關(guān)系,顯現(xiàn)出群體的主要特征。理論研究表明,s 在迭代過(guò)程中有可能獲取群體中的個(gè)體之間及個(gè)體中不同位之間的交互信息,辨識(shí)并且操縱重要的模式塊,從而能夠有效求解決策變量之間有相互作用的優(yōu)化問(wèn)題[4]。


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