发明名称 异构多核SoC的体系结构设计方法
摘要 本发明提供的异构多核SoC体系结构设计方法,包括:根据应用领域算法中函数的运行时间和访问次数,获取第一调用函数集;通过分析第一调用函数集的计算特征,设计仿真输入激励;根据应用领域的设计需求,确定第一SoC体系结构的探索空间;修剪第一SoC体系结构的探索空间,得到第二SoC体系结构的探索空间;从第二SoC体系结构的探索空间中随机选取变量组合,对各组SoC体系结构进行仿真和综合,得到运行时间,芯片面积和功耗;将变量组合、运行时间、芯片面积和功耗利用机器学算法,训练得到回归模型或分类模型;利用上述模型探索第二SoC体系结构的探索空间,并从中选取满足多个约束条件的SoC体系结构。本发明可以实现最优的异构多核SoC体系结构设计。
申请公布号 CN104991884A 申请公布日期 2015.10.21
申请号 CN201510340625.7 申请日期 2015.06.18
申请人 中国科学院自动化研究所 发明人 林忱;杜学亮
分类号 G06F15/76(2006.01)I 主分类号 G06F15/76(2006.01)I
代理机构 北京博维知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11486 代理人 方振昌
主权项 一种异构多核SoC的体系结构设计方法,其特征在于,所述方法包括:根据应用领域算法中各个函数的运行时间和访问次数,获取第一调用函数集;通过分析所述第一调用函数集的计算特征,设计仿真的输入激励;根据应用领域的设计需求,确定第一片上SoC体系结构的探索空间;对所述第一SoC体系结构的探索空间进行修剪得到第二SoC体系结构的探索空间;对所述第二SoC体系结构的探索空间中的变量进行选取得到变量的组合,利用所述仿真的输入激励对各种变量的组合对应的SoC体系结构进行仿真,得到运行时间,并对所述变量的组合对应的SoC体系结构进行综合,得到芯片面积和功耗;将所述变量的组合、所述运行时间、所述芯片面积和所述功耗通过机器学习算法进行训练得到回归模型或分类模型;根据所述回归模型或所述分类模型,探索所述第二SoC体系结构的设计空间,并从中获取满足多个约束条件的SoC体系结构参数组合。
地址 100080 北京市海淀区中关村东路95号
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