用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法
2023-05-13 11:55:06 2
專利名稱：用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法
技術領域：
本發明涉及的是一種計算機應用技術領域的方法，具體是一種用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法。
背景技術：
可重構計算系統的誕生是為了填補ASIC和微處理器之間的空白。粗粒度可重構系統由於在系統性能和功能靈活性方面有著較好的折中，因而獲得了越來越多的關注。粗粒度可重構系統的應用涉及圖像壓縮，圖形和圖片處理，數據加密和DSP轉換等等。然而，對可重構計算系統進行編程將是一個極為繁瑣且容易出錯的過程，因為它需要程式設計師對目標硬體有著較好的理解，這就限制了這項技術的廣泛接受和推廣。針對這個問題，研究者們已經提出了許多不同的方法，例如採用程式語言，高級別的編譯方式等來將應用算法映射到硬體中去。這些半自動、自動的編譯工具可以使程式設計師將應用算法的硬體映射過程變得更為容易，也使得算法的移植性更強。半自動的工具如Hartej等在2000 年為Morphosys系統提出的一套綜合軟體平臺，它採用手工方式在圖形界面中為可重構陣列(RCA)產生配置字。全自動的方式如Joao M.P.在2006年為PACT-XPP混合可重構處理器系統開發的XPP C編譯器，該編譯器使用流水線向量化和時域分割方法產生配置字。在編譯器進行編譯的過程中都需要將算法中的計算任務通過調用可重構硬體資源來完成。經過對現有技術的檢索發現，目前的主要的資源調度技術都只關注硬體的利用率和任務執行的效率。例如在Joao M. P.在2006年發表的《XPP-VC —個PACT-XPP平臺上具有時域劃分的C編譯器》中提出的編譯器中資源調度技術只關注了任務進行時域劃分後在計算上計算的效率以及佔用的PE數量，而沒有考慮任務在器件上運行時的溫度效應。然而，隨著晶片性能的發展，片上的熱問題變得也越來越嚴重。高溫既會影響器件運行時的功耗，還會降低器件的穩定性。為了最小化高溫的負面效應，在晶片的設計、製造以及軟體編譯過程中都應該採取不同的措施。已經有很多策略用來解決這個問題，例如微處理器中的動態熱管理技術(DTM)，以及多核處理器中的同步多線程技術(SMT)。本技術首次將溫度因素考慮到了資源的調度技術中。本文中溫度優化的目的是通過平衡晶片上的溫度分布來避免晶片上出現局部過熱點。它在算法編譯的過程中對映射任務進行資源調度時自動完成， 這樣不會增加任何硬體的設計成本。
發明內容
本發明針對現有技術存在的上述不足，提供一種用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，在編譯過程中通過預測來平衡硬體資源執行時溫度的方式來緩解這個問題。這樣可以在不增加任何硬體成本的情況下降低晶片產生局部過熱點的風險。優化的結果可以將算法中間表示所代表的計算任務通過溫度優化的調度方案調用硬體資源
來完成。本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟
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第一步、在算法任務編譯流程中執行硬體資源調度時開始進行溫度優化策略初始化；所述的溫度優化策略初始化是指根據硬體物理參數，通過熱電導來等效器件內模塊之間的熱傳導關係建立熱模型，然後讀取器件功耗參數。所述的硬體模型物理參數包括硬體版圖參數，晶片厚度，熱擴散係數，比熱係數。所述的熱電導的計算方式是G = A:+，其中t是模塊的有效厚度，A是模塊的面
A
積，k是熱電導係數。第二步、選擇初始資源調度方案並通過計算任務節點進行數據相關性約束的陣列資源初始調度，每個計算任務節點都由一個可重構硬體陣列處理器的陣列單元來完成。所述的計算任務節點對熱模型進行求解並預測在當前資源調度方案下硬體執行時的溫度G · T = P，其中G代表熱電導矩陣，T代表需要預測的溫度，P代表功耗。第三步、隨機重新選擇計算任務的調度位置並通三過重新求解熱方程獲取預測的溫度值，據此選取更優化的資源調度方案，以降低器件在運行時的溫度分布，當達到優化次數或者設定的優化溫度則停止優化過程並選取當前最優的方案作為最終資源調度方案。本發明是通過以下原理提出的當陣列中存在空餘的硬體資源時，可以在不改變數據相關性的前提下將溫度較高的計算任務遷移到空餘資源上，或者將其遷移到散熱率較高的可重構單元上去執行。最佳的遷移策略是通過優化搜索來獲得的。搜索時先進行二維陣列行方向上的搜索。當某一行的調度完成時，開始進行陣列列方向上的搜索。在進行列搜索的過程中，每行中的節點作為一個整體在陣列內平移，行內任務節點之間的相對位置不變。本發明與現有的熱優化技術相比，具有以下優點1)能夠在資源調度的同時對執行時的器件溫度進行預測，並根據預測結果選取最佳調度方案。2、溫度優化過程是在資源調度時自動完成，無需額外的硬體資源，從而可以節省硬體設計成本。3)溫度優化過程是在硬體執行之前通過編譯器靜態完成，無需複雜的動態管理策略。
圖1可重構硬體陣列處理器構架。圖2資源調度過程中進行溫度優化的流程。圖3器件的簡化熱模型示例。圖4優化前後的陣列溫度分布示例。
具體實施例方式下面對本發明的實施例作詳細說明，本實施例在以本發明技術方案為前提下進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護範圍不限於下述的實施例。實施例如圖1所示，本實施例所提到的可重構陣列硬體資源是一個同構的可重構單元組成的二維陣列，相鄰行間的陣列單元之間可以進行數據通信，而同行之內的陣列單元則不可進行數據交互。本實施例包括以下步驟第一步、在算法任務編譯流程中執行硬體資源調度時開始進行溫度優化策略初始化；所述的溫度優化策略初始化是指根據硬體物理參數，通過熱電導來等效器件內模塊之間的熱傳導關係建立熱模型，然後讀取器件功耗參數。所述的硬體模型物理參數包括硬體版圖參數，晶片厚度，熱擴散係數，比熱係數。所述的熱電導的計算方式是
權利要求
1.一種用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，其特徵在於，包括以下步驟第一步、在算法任務編譯流程中執行硬體資源調度時開始進行溫度優化策略初始化； 第二步、選擇初始資源調度方案並通過計算任務節點進行數據相關性約束的陣列資源初始調度，每個計算任務節點都由一個可重構硬體陣列處理器的陣列單元來完成。第三步、隨機重新選擇計算任務的調度位置並通三過重新求解熱方程獲取預測的溫度值，據此選取更優化的資源調度方案，以降低器件在運行時的溫度分布，當達到優化次數或者設定的優化溫度則停止優化過程並選取當前最優的方案作為最終資源調度方案。
2.根據權利要求1所述的用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，其特徵是，所述的溫度優化策略初始化是指根據硬體物理參數，通過熱電導來等效器件內模塊之間的熱傳導關係建立熱模型，然後讀取器件功耗參數。
3.根據權利要求2所述的用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，其特徵是，所述的硬體模型物理參數包括硬體版圖參數，晶片厚度，熱擴散係數，比熱係數。
4.根據權利要求2所述的用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，其特徵是，所述的熱電導的計算方式是G = A:+，其中t是模塊的有效厚度，A是模塊的面積，Ak是熱電導係數。
5.根據權利要求1所述的用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，其特徵是，所述的計算任務節點對熱模型進行求解並預測在當前資源調度方案下硬體執行時的溫度G · T = P，其中G代表熱電導矩陣，T代表需要預測的溫度，P代表功耗。
全文摘要
一種計算機應用技術領域的用於粗粒度可重構陣列處理器資源調度的溫度優化方法，通過在算法任務編譯流程中執行硬體資源調度時開始進行溫度優化策略初始化；選擇初始資源調度方案並通過計算任務節點進行數據相關性約束的陣列資源初始調度，每個計算任務節點都由一個可重構硬體陣列處理器的陣列單元來完成；最後隨機重新選擇計算任務的調度位置並通三過重新求解熱方程獲取預測的溫度值，據此選取更優化的資源調度方案，以降低器件在運行時的溫度分布，當達到優化次數或者設定的優化溫度則停止優化過程並選取當前最優的方案作為最終資源調度方案。
文檔編號G06F9/50GK102156666SQ20111009934
公開日2011年8月17日 申請日期2011年4月20日 優先權日2011年4月20日
發明者何衛鋒, 景乃鋒, 毛志剛, 繩偉光, 謝靂 申請人:上海交通大學