COPART:一种面向约束条件的自适应软硬件划分算法

本文介绍一种将自适应算法、遗传算法和列表调度算法结合起来应用于软硬件划分问题的算法COPART,并提出了一种基于约束条件的开销系数自适应调整方法,该方法所获得的划分结果能够良好体现设计目标。

基于遗传算法的嵌入式系统软硬件划分算法

针对嵌入式系统软硬件协同设计中的软硬件划分问题,提出了一个基于基本调度块图的软硬件划分模型,并给出了一个基于遗传算法的软硬件划分算法.通过采用自适应的适应度函数和演化策略,提高了算法的稳定性、搜索效率和求解质量.实验结果说明了该算法对解决软硬件划分问题是有效的.

基于路径的软硬件划分算法

软硬件划分是嵌入式系统中的一个关键问题。本文给出了一种贪心算法来搜索问题的最优解。本算法未考虑相邻任务之间的通讯开销。实验结果表明,任务数目的多少对加速比影响不大,影响加速比的关键因素就是硬件的有效面积。

多性能指标约束的SoC软硬件划分算法

针对多性能指标的片上系统软硬件划分问题,提出一种基于自适应混沌遗传退火的划分算法.该算法以遗传算法为基础,提出新的基于多约束条件的带不同比例惩罚项的目标函数,利用混沌操作生成初始种群,并引入自适应变异操作.在种群个体趋于相似时,采用自适应混沌策略优化适应度较差的个体;对遗传操作后较优个体则采用退火策略进行优化.仿真结果表明,与模拟退火算法和遗传算法相比,该算法获得的最低功耗在200个节点下分别降低了9.8%和4.7%,在300个节点下分别降低了5.6%和4%.

基于多种硬件实现方式探索的软硬件划分算法

提出了一种改进的遗传算法,该算法在求解划分问题的同时也解决了多种硬件方式探索问题。算法依据硬件实现方式的硬件延时-面积矛盾的特征,结合Q-学习算法和贪婪规则,自适应地选择合适变异方向,减少变异盲目性,增强遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明,与BUB算法和标准遗传算法相比,本文方法在搜索质量、收敛性方面具有更好的效果。

高效关键路径粒子群的软硬件划分算法

软硬件划分是在满足系统约束条件下,将系统中部分功能模块由硬件实现,部分功能模块由软件实现,使系统整体性能达到最优.本文采用有向无环图对划分问题建模,提出采用关键路径调度、自适应性的高效粒子群软硬件划分算法.实验结果表明,采用本文算法,所得结果明显优于采用先来先服务的调度方法.

一种有效的面向多目标软硬件划分的遗传算法

软硬件划分是软硬件协同设计的关键技术之一,划分结果对最终的设计方案有非常重要的影响。软硬件划分根据优化目标的数量,可分为单目标划分和多目标划分。多目标划分问题是一个NP-hard问题,一般不存在传统意义上的"最优解",而是存在一组互不支配的Pareto最优解。遗传算法因其具有并行、群体搜索的特点而非常适于求解多目标优化问题。通过抽象描述将一个实际SOC设计问题转化为多目标软硬件划分问题,采用遗传算法便可获得最优设计方案。为克服过早收敛及加快搜索速度,改进了适应度函数的定义,通过自适应参数调整,加入惩罚函数的适应度定义,提高了进化速度,从而有效地获得了Pareto最优解集。在实际问题的应用中,多目标软硬件划分遗传算法是能有效求取平衡系统成本、硬件面积、功耗和时间特性的最优化方案。

通过遗传算法进行系统级软硬件划分

介绍采用遗传算法解决软硬件划分问题 ,具体讨论在遗传算法实现过程中的编码和解码、适应值函数的选取、选择、交叉、变异算子的实现、收敛准则的决定等问题的处理 .与已发表文献的处理方法进行比较 。

过程级动态划分的RSoC软硬件双通信模式

软硬件通信模式的选择对软硬件通信效率产生很大影响.根据硬件函数的特点,提出一种根据软硬件通信量自适应地选择通信模式的软硬件双通信模式,并构建了一种通信模式自适应决策算法,软硬件通信模式的选择对用户透明.实验表明,根据运行时系统状态自适应地选择通信模式,软硬件通信效率得到优化,面积开销也适当减少.

一种基于K-平均簇划分算法的图像分割方法

给出了一种对簇分布近似球状分布的图像进行分割的有效算法,与其他算法相比,这种算法不但是一种阈值自适应分割算法,而且正确分割率较高。

散乱数据云的自适应网格划分

提出了一种基于图像边缘检测的自适应网格划分算法 ,用此方法可以根据测量曲面的几何特征控制型值点的疏密分布 ,并在保证模型精度的同时 ,减少了模型数据量 .该算法分图形 图像灰度映射、细化点检测、网格自适应细化三个部分 .图形 图像灰度映射将三维数据云映射为灰度图像 ,通过图像处理检测细化点 ,定位细化点的位置 ,由此实现网格自适应细化 .在柴油机引擎的测量数据云上的应用表明 ,该方法可以显著地降低模型数据量 ,提高建模效率 .

基于GPU的自适应邻域压缩禁忌搜索的软硬件划分算法

软硬件划分是软硬件协同设计中的关键步骤,决定了哪些功能由硬件执行,哪些功能由软件执行.软硬件划分属于NP难问题.现代嵌入式系统的复杂性提高,造成软硬件划分问题规模变大,需要采用启发式方法求解.禁忌搜索是求解软硬件划分的有效方法.然而,算法的求解过程非常耗时.已有的禁忌搜索求解软硬件划分是串行实现,要折中考虑解的质量和算法的运行时间.这种考虑牺牲了解的质量.本文提出基于GPU的自适应邻域压缩(compacting neighborhood)禁忌搜索的软硬件划分算法.首先,提出自适应策略.自适应策略能够增强算法的搜索集中性,提高解的质量.GPU的大规模并行特性可以降低算法的运行时间.其次,为了使算法在GPU上高效地执行,提出基于GPU的任务图表达、线程–候选解映射、数据布局和访存等一系列优化策略.最后,实验采用统一设备架构(CUDA)编程,并根据相关基准任务图,通过不同的计算–通信比和实时约束条件,对提出的方法进行验证.结果表明,本文方法的解质量要优于已有的方法.对比将自适应邻域压缩禁忌搜索自然移植到GPU后的运行时间,提出的GPU上的执行优化策略明显地降低了求解时间.另外,在更大规模的软硬件划分上验证了基于GPU的方法在时间上的优势.

普通高中通用技术课程与开源硬件的适应性研究

“基于国内的具有自主知识产权的开源硬件普通高中实验项目开发研究”课题组根据教育部有关教育信息化和网络安全部署以及《普通高中通用技术课程标准》的相关要求,研究开源硬件应用于通用技术课程模块中的可行性,提出开源硬件应具备的应用原则,并结合“基于国内的具有自主知识产权”这一课题要求提出开源硬件选型建议,同时对《普通高中通用技术课程标准》具体课程模块的开源硬件应用方式与可能的问题进行了梳理。扩展了中国特色的开源软硬件在高中阶段的教育教学应用范围,也丰富了高中阶段各学科的教育装备支撑体系。

抓好软硬件建设 实现新的飞跃

面对社会主义市场体制逐步建立而出现的教育新格局,面对经济全球化给职业教育带来的前所未有的发展机遇和广阔前景,我院广大师生员工认真落实科学发展观,与时俱进,主动适应市场经济的发展,重视抓质量、抓管理、抓效益,走出了一条自力更生、艰苦创业的发展之路,走出了一条面向社会、面向市场的改革之路,走出了一条重视内涵发展、争创全国一流的创新之路.

数字式点火模块自适应控制的研究

采用了在常规汽油机上仅利用分电器输出的点火触发信号进行点火提前和点火能量自适应控制的方法 ;根据国家有关标准进行了自适应点火控制模块的软硬件设计 。

整体叶盘自适应加工技术及其工程化探索

整体叶盘的加工在我国也是刚刚起步，由于航空发动机整体叶盘是高速旋转部件，质量要求极高，整体叶盘的高精度数控加工需要一个完整的技术体系及软硬件环境来保证。

一种面向SOA架构适应性功能设计与实现方法

本文介绍SOA架构适应性原子服务功能研发背景,简述新增功能开发设计、同一功能的软硬件变形开发设计。

汽车自适应前照灯系统的研究

针对传统汽车照明系统行驶无法调节照明角度、在弯道内侧易出现盲区等问题,提出了一种前照灯弯道自适应照明系统。以汽车安全刹车距离为有效照明的判断依据,建立前照灯水平方向偏转的数学模型,得到车速、方向盘转角与前照灯水平偏转角度间的关系,并对系统硬件部分进行了选择,给出了汽车AFS系统的控制策略。

看似“适应” 实是“应用”——实达商用电脑将以“应用”为核心

与联想电脑的“应用”概念相比,PC新锐实达电脑的“适应”概念显得更为广泛,不过,“适应”也是以“应用”为核心。本文诠释的就是“适应性”电脑。

异步电动机无速度传感器矢量控制系统设计

文章提出一种基于模糊神经网络的模型参考自适应电机转速辨识方法,将其与SVPWM调制技术控制的变频器系统结合起来,组成了一种基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统。具体介绍了其结构及软硬件的设计。仿真结果表明此系统动态性能好,能准确跟踪电机转速的变化。