石油焦粉焦粒度重构试验研究

采用低灰粘结剂开展了石油焦粉焦的粒度重构试验,研究了粘结剂用量、水的用量、粉焦粒度分布等因素对试验结果的影响。在试验条件下,复合粘结剂和水的用量越大,型焦生块的落下强度越高;复合粘结剂用量越大,煅烧后型焦颗粒稳定性越高;粉焦粒度分布和粉焦自身水含量对煅烧后型焦的颗粒稳定性影响不大;添加20%煅烧后型焦制备的试验阳极,与对比阳极相比理化指标基本无明显差异。

支持跨粒度重构的制造执行系统体系结构

为保持制造执行系统与生产系统同步,以响应更密集、更复杂的制造执行系统重构需求,提出一套支持跨粒度重构的制造执行系统体系结构。该结构基于重构需求细节,使用领域驱动设计、模块化设计等技术,将制造执行系统解构为职责明确、粒度相异的模块层级,一方面归纳通用的上层模块主体框架以有效分割制造执行系统的复杂度,另一方面归纳标准的下层模块以支持高内聚、低耦合的模型复用。通过在实际案例中的应用,验证了所提体系结构的有效性。

核心循环到粗粒度可重构体系结构的流水化映射

粗粒度可重构体系结构为数据密集型应用提供了灵活性和高效的解决方法,而应用中的核心循环消耗了程序的大量执行时间,满足核心循环在CGRAs上实现的性能/开销的严格约束仍旧是个重大难题.针对已有工作在研究映射核心循环到CGRAs上的不足,文中提出一种新颖的核心循环自动流水映射到粗粒度可重构体系结构上的方法.文中形式化了核心循环到CGRAs的流水映射问题,阐述了CGRAs的资源共享和流水方法,定义了其循环自流水CGRAs体系结构模板,并给出核心循环流水映射方法.实验结果表明,与已有的先进的方法相比,文中方法的资源占用率降低16.3%、吞吐量提高169.1%.

基于自路由互连网络的粗粒度可重构阵列结构

互连网络在粗粒度可重构结构(Coarse-Grained Reconfigurable Array,CGRA)中非常重要,对CGRA的性能、面积和功耗均有较大影响。为了减小互连网络导致的面积开销和功耗并提升CGRA的性能,该文提出一种具有自路由和无阻塞特性的互连网络,构建了一种层次型的网络拓扑结构。通过这种互连网络,任意一对处理单元之间均可以建立连接和交换数据,而且这种连接是自路由和无阻塞的。实验结果显示,与已有结构相比,该结构以至多增加14.1%的面积开销为代价,获得最高可达46.2%的整体性能提升。

基于粗粒度可重构阵列结构的多标准离散余弦变换设计

在视频信号的编解码流程中,离散余弦变换(DCT)是一个至关重要的环节,其决定了视频压缩的质量和效率。针对8×8尺寸的2维离散余弦变换,该文提出一种基于粗粒度可重构阵列结构(Coarse-Grained Reconfigurable Array,CGRA)的硬件电路结构。利用粗粒度可重构阵列的可重配置的特性,实现在单一平台支持多个视频压缩编码标准的8×8 2维离散余弦变换。实验结果显示,这种结构每个时钟周期可以并行处理8个像素,吞吐率最高可达1.157×109像素/s。与已有结构相比,设计效率和功耗效率最高可分别提升4.33倍和12.3倍,并能够以最高30帧/s的帧率解码尺寸为4096×2048,格式为4:2:0的视频序列。

基于粗粒度可重构架构的并行FFT算法实现

为了提升并行 FFT 算法的计算性能，基于粗粒度可重构架构 REMUS＿LPP（reconfigurable embedded multimedia system，low performance processor）提出了一种新的复数 FFT 实现方法．在实现 FFT 算法过程中，首先通过局部串行方式完成低阶部分，然后交换低阶部分结果后并行执行高阶部分．针对 RCA 内和 RCA 间的数据流优化，提出了流水气泡消除技术和数据块重排技术，从而提升了算法实现性能并降低了片上存储需求．芯片实测结果表明，提出的 FFT 算法实现方法的执行速度是其他同类并行计算架构的2．15～13．60倍，片上存储减少为其他方法的7．0％～28．1％．

粗粒度可重构SoC层次化配置存储器设计

配置信息的生成效率与质量直接影响着粗粒度可重构SoC结构的运行效果.传统的方法将配置信息作为一个整体存储器,每个处理单元在需要配置信息时都要从该存储器读取配置信息,运行效率低下且功耗较大.为降低配置信息生成方法的功耗,设计了一种低功耗层次式的配置信息存储器结构,将配置信息分为相互独立的操作配置信息和互连配置信息存储器两部分,实现了不同层次上的重构,最后根据上下文优化配置信息生成.实验结果表明:在运行性能不变的情况下,提出的配置信息生成方法功耗可以减少23.7%~32.6%.同时,由于操作和互连配置信息相分离,使得每次需要配置的存储器容量较小,在配置速度和性能上也有很大的优势.

粗粒度可重构平台中循环自流水硬件实现

循环流水技术运用于粗粒度可重构体系结构可带来显著性能提升.循环控制、流水线同步和存储器有效利用是其中的关键问题.文中介绍了在粗粒度可重构体系结构LEAP上循环自主流水化的硬件实现.该方法基于支持循环迭代自动调度的控制部件、数据驱动ALU和可配置静态交换路由.利用动态调度循环中操作的优势,LEAP可发掘更高的程序并行度;分布式存储访问和高效数据重用则提高了带宽利用率.实验结果表明,相对于通用处理器,LEAP有13.08～535.65倍的性能提升.

粗粒度部分动态可重构的人脸检测

人脸检测系统应用在嵌入式环境中需满足多种约束,高计算密集性、控制密集性是实时实现困难的主要原因.文中提出一种基于名为"REMUS-Ⅱ"的粗粒度动态可重构架构的人脸检测系统,把层叠型AdaBoost检测算法划分成多个非连续子任务,通过邮箱通信调度、配置流和数据流优化方法来提高指令级并行度和任务级并行度.实验结果表明,检测分辨率为640×480的图片可获得17帧/s的平均检测速度,正面人脸检测率保持在95%以上.在TSMC 65 nm CMOS工艺、200 MHz工作频率下,REMUS-Ⅱ面积约为24 mm^2,功率约为194 mW.

一种面向分组密码的粗粒度可重构阵列及AES算法映射

为了开发具有一定灵活性的高性能低功耗分组密码处理器,提出了一种粗粒度可重构阵列架构BCORE.在对分组密码算法进行分析的基础上,在阵列中集成了必要的功能单元和互连,并可以由称为动态部分可重构的配置控制机制在运行时进行配置.分别用非流水线和流水线方式在可重构阵列上映射了AES算法.在流水线方式时利用了动态部分可重构能力以提高性能.仿真和综合结果表明最高吞吐率接近2.5Gb/s,与其他平台的对比表明粗粒度可重构阵列在实现AES算法时平衡了性能、灵活性和实现效率.

基于存储划分和路径重用的粗粒度可重构结构循环映射算法

目前针对粗粒度可重构结构循环映射的研究主要集中在操作布局和临时数据路由,缺乏考虑数据映射的研究,该文提出一种基于存储划分和路径重用的模调度映射流程。首先进行细粒度的存储划分找到合适的数据映射,提高数据存取的并行性,再用模调度寻找操作布局和临时数据路由,最后利用构建的路由开销模型平衡存储器路由和处理单元路由的使用,引入路径重用策略优化路由资源。实验结果表明,该方法在循环的启动间隔、每周期指令数和执行延迟等方面均具有良好的性能。

关键循环到粗粒度可重构体系结构的存储感知映射

针对已有工作面向粗粒度可重构结构(CGRA)研究循环映射的不足,提出一种新颖的存储感知的关键循环映射方法 MALP。该方法定义RCP_CGRA体系结构模型并阐述关键循环到CGRA的映射问题,通过引入结合数组分簇的多面体数据域划分方法进行循环存储分析,根据分析结果,结合体系结构资源约束实现了循环的有效映射。实验结果表明,与已有的方法相比,MALP方法能够快速分析存储需求并有效降低循环映射的资源占用率,提高数据吞吐量,进一步提升了CGRA上循环映射的性能。

一种面向粗粒度可重构阵列的硬件木马检测算法的设计与实现

硬件木马检测已成为当前芯片安全领域的研究热点,现有检测算法大多面向ASIC电路和FPGA电路,且依赖于未感染硬件木马的黄金芯片,难以适应于由大规模可重构单元组成的粗粒度可重构阵列电路。因此,该文针对粗粒度可重构密码阵列的结构特点,提出基于分区和多变体逻辑指纹的硬件木马检测算法。该算法将电路划分为多个区域,采用逻辑指纹特征作为区域的标识符,通过在时空两个维度上比较分区的多变体逻辑指纹,实现了无黄金芯片的硬件木马检测和诊断。实验结果表明,所提检测算法对硬件木马检测有较高的检测成功率和较低的误判率。

基于预配置和配置重用的粗粒度动态可重构系统任务调度技术

配置时间过长是制约可重构系统整体性能提升的重要因素,而合理的任务调度技术可有效降低系统配置时间。该文针对粗粒度动态可重构系统(CGDRS)和具有数据依赖关系的流应用,提出了一种3维任务调度模型。首先基于该模型,设计了一种基于预配置策略的任务调度算法(CPSA);然后根据任务间的配置重用性,提出了间隔配置重用与连续配置重用策略,并据此对CPSA算法进行改进。实验结果证明,CPSA算法能够有效解决调度死锁问题、降低流应用执行时间并提高调度成功率。与其它调度算法相比,对流应用执行时间的平均优化比例达到6.13%~19.53%。

面向媒体的粗粒度可重构架构层次化存储设计

为了优化粗粒度可重构架构REMUS-II(Reconfigurable Multimedia System 2)的数据流通路,使其能够完成高性能媒体解码,针对媒体算法的数据访问特征,对REMUS-II的片上存储与片外存储访问模块进行优化.片上存储通过二维数据传输和转置等访问模式进行优化,片上数据传输效率分别平均提高了69.6%和15.1%.片外存储通过块缓存设计优化参考帧访问,平均减少37%的外存访问时间.经过层次化存储设计,REMUS-II数据流可满足计算需求,在200MHz主频下实现H.264算法和MPEG2算法高级档次的1 920像素×1 080像素高清分辨率实时解码.

一种基于体系结构模板的粗粒度可重构SoC设计方法

针对传统的面向应用领域的多核SoC体系结构设计方法存在系统结构探索空间大、设计复杂度高等问题,提出了一种基于体系结构模板的粗粒度可重构SoC系统架构设计方法。该设计方法以体系结构设计为中心,体系结构模板可重用、参数可配置,从而缩小了体系结构设计探索空间,提高了体系结构设计效率,降低了应用程序编译器开发复杂性。最后,以密码处理领域为例,将模板参数实例化,构建了一个面向密码处理领域的多核可重构指令集处理器SoC系统(Multi-RISP SoC)。实验结果表明,MultiRISP SoC系统与几个典型可重构平台在性能上相当,但系统构建更为快速高效。

粗粒度可重构结构的性能估计方法

在设计初期,估计粗粒度可重构结构的性能,对粗粒度可重构结构设计具有指导意义。在考虑局部数据存储器结构以及局部数据存储器与可重构阵列的接口结构的情况下,建立了粗粒度可重构结构的参数模型,使用改进的螺旋形绑定策略将应用算法DFG(Data Flow Graph)中的算子绑定到可重构阵列的处理单元上,提出了一种粗粒度可重构结构的性能估计方法。应用实例表明,在设计初期,该方法能得到周期精确的估计结果,有效地指导粗粒度可重构结构的设计。

一种快速高效的粗粒度可重构架构编译框架

利用硬件和软件协同的设计技术来进一步提高粗粒度可重构加速器在处理循环时的编译时间与面积效率(单位面积的性能).在硬件方面将处理单元内部的寄存器堆结构优化,用旁路互联的方式替代.软件方面基于这种结构提出了一种新颖,高效的循环映射算法.该算法相对于同期的研究算法,极大的缩小了搜索最优解决方案的空间.利用前向贪婪和反向回溯迭代运行,可以获得快速而又稳定的编译时间,同时保证了接近最优解的性能.在上述硬件与软件协同的解决方案下,架构的面积与计算效率得到了提升.实验数据显示,将本文的编译框架与最新技术比较,编译速度可提升1955倍,面积效率提升到1.36倍.

基于动态数据流的粗粒度可重构阵列设计

为提高粗粒度可重构阵列中运算资源的利用率,基于动态数据流的执行方式设计一个粗粒度可重构阵列,通过令数据携带标记的方式允许不同循环迭代的数据在阵列上乱序执行,充分地利用阵列上的计算资源。基于C++平台设计一个阵列仿真器以模拟阵列的执行过程,仿真结果表明动态数据流驱动的方式能够有效地提升性能,并且随着标记的增多,整体的性能提升越显著。

一种面向序列密码的混合粒度并行运算单元

针对可重构密码处理器对于不同域上的序列密码算法兼容性差、实现性能低的问题,该文分析了序列密码算法的多级并行性并提出了一种反馈移位寄存器(FSR)的预抽取更新模型。进而基于该模型设计了面向密码阵列架构的可重构反馈移位寄存器运算单元(RFAU),兼容不同有限域上序列密码算法的同时,采取并行抽取和流水处理策略开发了序列密码算法的反馈移位寄存器级并行性,从而有效提升了粗粒度可重构阵列(CGRA)平台上序列密码算法的处理性能。实验结果表明与其他可重构处理器相比,对于有限域(GF)(2)上的序列密码算法,RFAU带来的性能提升为23%~186%;对于GF(2u)域上的序列密码算法,性能提升达约66%~79%,且面积效率提升约64%~91%。