基于蟻群算法的眾核嵌入式流程序映射方法研究.pdf

1、眾核片上系統(tǒng)近年來得到了迅速的發(fā)展，與之相匹配的基礎(chǔ)軟件技術(shù)及編程方法卻發(fā)展緩慢。流程序作為嵌入式軟件的一個分支，在通信、多媒體、雷達(dá)信號處理等方面的應(yīng)用具有天然的并行性。流程序在眾核平臺上的綜合方法是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)問題之一。由于眾核平臺的多樣性和流程序綜合問題本身的復(fù)雜性，目前已有的一些解決方法在求解速度和精度上都有待提高，需要進(jìn)一步的研究和探索。
　　本文首先對主要的眾核平臺模型進(jìn)行了分類與比較，再對眾核平臺下流程序綜合的各個

2、主要步驟進(jìn)行了深入的研究，通過對各個步驟之間的關(guān)系、各自的關(guān)鍵問題和當(dāng)前研究現(xiàn)狀的總結(jié)，歸納出了流程序自動綜合技術(shù)的基本流程。并針對目前流程序任務(wù)映射策略研究中存在的不足，提出了本文要解決的兩個關(guān)鍵問題：以任務(wù)執(zhí)行跨度為優(yōu)化目標(biāo)的任務(wù)映射策略；以執(zhí)行跨度和緩存使用量為雙優(yōu)化目標(biāo)的任務(wù)映射策略。
　　然后，本文基于蟻群算法，提出了一種優(yōu)化執(zhí)行跨度的眾核任務(wù)映射算法。該算法以優(yōu)化程序執(zhí)行跨度為目標(biāo)，改進(jìn)了基本蟻群算法中的信息素更新規(guī)則

3、，并針對優(yōu)化目標(biāo)提出實(shí)時啟發(fā)式信息的計算方法，創(chuàng)新地在確定任務(wù)分配方案的同時確定調(diào)度序列。實(shí)驗(yàn)表明，利用本算法確定的任務(wù)映射方案在優(yōu)化流程序執(zhí)行跨度時的效果很好；與模擬退火算法相比，相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下本算法在最終結(jié)果和收斂速度上都有較強(qiáng)的優(yōu)越性。
　　最后，針對嵌入式平臺的資源有限性，本文提出了優(yōu)化執(zhí)行跨度和片上緩存雙目標(biāo)的眾核任務(wù)映射算法。該算法在分析了多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本理論和前人解決方法的基礎(chǔ)上，利用先驗(yàn)優(yōu)先權(quán)法將本問題轉(zhuǎn)化為針

4、對目標(biāo)代價函數(shù)的優(yōu)化；進(jìn)而通過分析眾核平臺模型和流程序任務(wù)模型，根據(jù)流程序運(yùn)行過程中片上緩存變化的特點(diǎn)，提出了全新的初始化、實(shí)時啟發(fā)式信息的計算方式等具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。實(shí)驗(yàn)表明，相對于較片面的單目標(biāo)優(yōu)化導(dǎo)致總代價值偏大的結(jié)果，本算法實(shí)現(xiàn)了對兩個目標(biāo)代價的控制，降低了總代價；與模擬退火算法相比，本算法優(yōu)化效果明顯。
　　本文在利用蟻群算法這一啟發(fā)式算法求解NP-hard問題的實(shí)例做了一定的嘗試，研究成果在設(shè)計眾核基礎(chǔ)軟件方面具有實(shí)用價值