摘  要： 在片上系統(tǒng)高速發(fā)展的今天，尋求高性能低功耗的設(shè)計(jì)架構(gòu)是目前的最大需求,。為了滿足對(duì)架構(gòu)愈發(fā)嚴(yán)格的要求,，提出一套簡(jiǎn)單有效的片上系統(tǒng)優(yōu)化方法。該方法通過(guò)優(yōu)化算法將關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的設(shè)備放置在同一條總線上來(lái)降低轉(zhuǎn)接橋的通信量,，進(jìn)而減小整個(gè)系統(tǒng)的延遲,，得到高性能SoC架構(gòu)。為驗(yàn)證該方法的可行性,，最后建立一個(gè)SoC系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,。該SoC系統(tǒng)經(jīng)過(guò)優(yōu)化后，系統(tǒng)事件傳輸?shù)难舆t時(shí)間明顯減少,。

　　關(guān)鍵詞： 片上系統(tǒng),；系統(tǒng)優(yōu)化；子集最優(yōu),；通信模型

0 引言

　　隨著片上系統(tǒng)System-on-Chip（SoC）的發(fā)展,，業(yè)界開(kāi)始追求在性能、功耗,、成本三者之間的最佳平衡點(diǎn),。高性能SoC已成為IC界的焦點(diǎn)。

　　針對(duì)該問(wèn)題,，PINTO A等人對(duì)設(shè)備的接口和相應(yīng)總線布局布線進(jìn)行重新設(shè)計(jì),，使得系統(tǒng)的通信不同于之前的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信方式[1]。PANDEY S等人則致力于找到相對(duì)高效的總線位寬與總線數(shù)目[2-3],，其方法是在綜合時(shí)對(duì)總線上設(shè)備接口的緩沖寬度與深度進(jìn)行權(quán)衡，進(jìn)而提出一種時(shí)間離散的馬爾科夫鏈,。

　　在集成電路設(shè)計(jì)的系統(tǒng)架構(gòu)研究主要從軟件調(diào)度和硬件拓?fù)鋬蓚€(gè)方面進(jìn)行,。其中，軟件調(diào)度主要是通過(guò)對(duì)處理器指令調(diào)度的重新規(guī)劃來(lái)提升各個(gè)處理器之間的通信流程,。如Wang Yi重新安排事件調(diào)度[4],。參考文獻(xiàn)[5]選用的是多層總線的模式,。這個(gè)方向的研究還有在網(wǎng)格環(huán)境下[6]與群組架構(gòu)下的[7]。

　　本文針對(duì)目前硬件拓?fù)浞椒▽?shí)現(xiàn)復(fù)雜的問(wèn)題,，提出一套簡(jiǎn)單有效的優(yōu)化辦法,，將側(cè)重點(diǎn)放在系統(tǒng)總線之間設(shè)備的關(guān)聯(lián)性上，通過(guò)優(yōu)化算法將關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的設(shè)備放置在同一條總線上來(lái)降低轉(zhuǎn)接橋的通信量,，進(jìn)而減小整個(gè)系統(tǒng)延遲,。

1 系統(tǒng)建模

　　在系統(tǒng)模型中，每個(gè)設(shè)備作為一個(gè)頂點(diǎn),，設(shè)備之間的任務(wù)量用對(duì)應(yīng)的權(quán)重值表示,。該權(quán)重值代表兩個(gè)設(shè)備之間的通信量。若任意兩個(gè)設(shè)備Ci和Cj之間存在通信則通過(guò)相應(yīng)的有向線段來(lái)表示,，如（Ci,，Cj）對(duì)應(yīng)的權(quán)重值Weight（見(jiàn)式（1）），表示在事件傳輸過(guò)程中由設(shè)備Ci向Cj設(shè)備總共發(fā)送大小為Weight數(shù)據(jù)量,。

　　Weight=Avg.size×trans.num（1）

　　2 系統(tǒng)優(yōu)化

　　2.1 系統(tǒng)通信量定義

　　首先,，假設(shè)設(shè)備總數(shù)為偶數(shù)。即設(shè)備集合S總共有2n個(gè)元素,，則設(shè)備之間的通信矩陣為C=｛cij｝,，i，j=1,，…,，2n且cii為0。i和j在這里分別代表著系統(tǒng)中任意兩個(gè)設(shè)備,。cij表示（Ci,，Cj）和（Cj，Ci）的權(quán)重和,，且cij為非負(fù)值,，于是可以看出矩陣C為對(duì)稱矩陣。

　　從而降低T的值,，也就降低轉(zhuǎn)接橋需要承載的通信量,。假設(shè)存在子集X和Y，XA,，YB且|X|=|Y|≤n/2,，所以該算法重點(diǎn)是從A和B集合中分別確定要交換的X和Y的子集。

　　假設(shè)a∈A,，則a與A集合的通信量定義為內(nèi)部通信量Ia,，a與B集合的通信量定義為外部通信量Ea，則：

　　同樣地，假設(shè)存在b∈B,，則外部通信量與內(nèi)部通信量之差Dz=Ez-Iz,，其中z∈S。并且假設(shè)t為整個(gè)集合S中除去與a和b有關(guān)的外部通信量總和,，則整個(gè)系統(tǒng)的外部通信量如式（5）所示,。

　　T=t+Ea+Eb-Cab（5）

　　當(dāng)a和b互換之后，整個(gè)系統(tǒng)的外部通信量為T′,，如式（6）所示,。

　　T′=t+Ia+Ib+Cab（6）

　　于是a和b互換之后系統(tǒng)的外部通信量的下降為：

　　decline=T-T′=Da+Db-2Cab（7）

　　2.2 系統(tǒng)算法優(yōu)化

　　通過(guò)下面的步驟對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。

　?。?）先計(jì)算S集合中的每個(gè)元素的D值,；

　　（2）選取ai∈A,，bj∈B,，使得相應(yīng)的g1為最大值；

　?。?）假設(shè)在步驟（2）得到一對(duì)最大值對(duì)應(yīng)為a1′和b1′,，接下來(lái)計(jì)算除去這兩個(gè)元素剩下元素的D值，即范圍分別變?yōu)锳-{a1′}和B-{b1′},。此時(shí)的D值可以通過(guò)下面的兩式來(lái)計(jì)算：

注意到有一部分gi<0,。則將X和Y兩個(gè)子集交換后整個(gè)系統(tǒng)外部通信量降低了gi=G。于是在這里需要確定k值來(lái)確保gi=G為最大值,。注意到,，當(dāng)gk+1≤0時(shí)便找到G的最大值所對(duì)應(yīng)的k值，若滿足k>0就表示交換X和Y兩個(gè)子集就會(huì)使得外部通信量降為最低,，同時(shí)也表明該轉(zhuǎn)接橋的通信量已經(jīng)達(dá)到局部最大優(yōu)化值,。

　　以X和Y兩個(gè)子集交換之后重新組合的A′或B′集合為準(zhǔn)，在其內(nèi)部進(jìn)行子集劃分,，繼續(xù)從步驟（1）開(kāi)始新的循環(huán),，直到優(yōu)化完系統(tǒng)的每個(gè)轉(zhuǎn)接橋。

　　特殊情況可以適當(dāng)?shù)匮a(bǔ)充空元素z,，即z元素的Iz=0且Ez=0,。補(bǔ)充完之后繼續(xù)使用前面算法對(duì)元素的分布進(jìn)行優(yōu)化。

3 實(shí)驗(yàn)實(shí)例

　　為證明算法的可行性,，以圖1所示系統(tǒng)為例,。如圖1（a）所示，有a,、b,、c、d,、e總共5個(gè)設(shè)備,，參考第1節(jié)的建模。其系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的通信矩陣如式（11）所示,。

　　C= 0 10 5 20 3510 0 5 0 0 5 5 0 0 2520 0 0 0 535 0 25 5 0（11）

　　設(shè)備優(yōu)化前的排布如圖1（a）所示,，最優(yōu)排列如圖1（b）所示。

　　在第二節(jié)中提到過(guò),，轉(zhuǎn)接橋傳遞的事件權(quán)重越小,，則代表通過(guò)轉(zhuǎn)接橋的數(shù)據(jù)總量就越小，相應(yīng)地整個(gè)系統(tǒng)的事件傳輸?shù)难舆t時(shí)間也就越少,。

　　但是當(dāng)設(shè)備的個(gè)數(shù)增加時(shí),，窮舉算法的時(shí)間復(fù)雜度呈指數(shù)方式增長(zhǎng)，所以窮舉算法不可取,。然而采用該算法的時(shí)間復(fù)雜度為n2logn,，并且隨著設(shè)備數(shù)的增長(zhǎng)，算法的運(yùn)行時(shí)間如圖2所示,。由此可見(jiàn)該算法具有靈活高效性,。

4 結(jié)論

　　越來(lái)越多的實(shí)踐和研究表明，SoC系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)在整個(gè)SoC設(shè)計(jì)中占有非常重要的地位,。本文在著力于解決SoC架構(gòu)的優(yōu)化問(wèn)題,，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)問(wèn)題規(guī)范的模型化，提出一種架構(gòu)優(yōu)化的方法,。該方法通過(guò)動(dòng)態(tài)分析可以優(yōu)化SoC的系統(tǒng)設(shè)計(jì),，并且方法靈活，不拘于軟件,，實(shí)施起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)單,。為驗(yàn)證算法的可行性，本文設(shè)置了5個(gè)模塊組成的總線系統(tǒng),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)該算法可以快速有效地減小系統(tǒng)通信的延遲周期,，得到高性能SoC架構(gòu)。

參考文獻(xiàn)

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