粗粒度可重构处理器的系统级功耗建模

本文针对粗粒度可重构结构,提出一种可根据不同结构参数进行拓展的系统级功耗建模方法.该方法采用层次描述的方法,分别从体系结构、电路和工艺层建立功耗模型,再利用线性模型计算出系统的整体功耗.对比仿真和实测数据的误差,验证了该建模方法的有效性.在探索粗粒度可重构架构的早期,可以应用该方法来评估可重构处理器的功耗.

基于配置信息动态压缩的可重构架构优化

提出了一种基于动态模式匹配的配置信息压缩方法及其硬件实现方案,通过去除配置信息中的冗余,提升了粗粒度可重构处理器的重构性能.基于SMIC 40 nm工艺,完成了所述优化方案的电路实现与验证,系统工作主频为500 MHz.针对雷达应用核心算子的实验结果表明,所提的可重构架构优化方法使雷达应用算子配置信息量缩减了60%以上,相比SIMD压缩方法高出近50%.此外,所提方法的解压缩时间仅需6 ns,其解压缩性能优于SIMD压缩方法和字典压缩方法.