[发明专利]异构多核SoC的体系结构设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用技术，特别是涉及一种异构多核SoC的体系结构设计方法。

背景技术

随着芯片制造工艺技术的不断发展，能耗散热问题使得芯片上所包含的所有单元无法同时正常工作，即芯片上的部分电路会成为黑硅(dark silicon)，浪费了资源。以往一味追求高频率、高容量、同构多核的芯片将会遇到发展瓶颈；同时，当今社会对于芯片多功能、高效、低耗、易携带的需求越来越高，特别是目前发展迅猛的超级计算领域、移动通信和智能多媒体领域等。由此，面向应用领域的异构多核处理器芯片体现出其特殊的优越性：异构多核体系结构，保证各个核“扬长避短”，同时互相配合，提高性能，降低功耗；面向应用领域计算特点有针对性的进行优化，使芯片的功能越来越强大，且实现的代价越来越小。

目前，设计人员设计芯片的SoC体系结构时，通常依赖先前设计的工程基础和自身经验，而缺少一个系统的、完善的理论方法指导整个设计流程。特别是随着异构多核SoC体系结构设计复杂性的增加、深亚微米效应的影响和紧迫的上市时间要求，设计人员需要考虑的因素越来越多，可以使用的技术手段也越来越多，例如基于IP复用的设计、软硬件协同设计等。面对同样的一套设计需求，由于经验或考虑角度不同，不同的设计人员可能设计的结果不同，所花费的时间也不同。基于经验，设计人员可能一直都在自己熟悉的设计思路里，实现着一个非最优化的设计结果。

发明内容

本发明提供的异构多核SoC的体系结构设计方法，可以实现最优的异构多核SoC系统的体系结构设计。

根据本发明的一方面，提供一种异构多核SoC的体系结构设计方法，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。

本发明实施例提供的异构多核SoC的体系结构设计方法，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SoC体系结构的探索空间，对第一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，将变量的组合、运行时间、芯片面积和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，根据回归模型或分类模型，探索第二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，从而可以实现最优的异构多核SoC系统的体系结构设计。

附图说明

图1为本发明实施例提供的异构多核SoC的体系结构设计方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例提供的异构多核SoC的体系结构设计方法进行详细描述。

图1为本发明实施例提供的异构多核SoC的体系结构设计方法流程图。

参照图1，在步骤S101,根据函数运行时间和访问次数获取第一调用函数集。

这里，第一调用函数集为运算量较大、运算时间较长或被调用次数较多的函数。

具体地，利用Linux的gprof软件动态分析各个函数的调用情况，确定程序中运算量较大的函数。参照如表1所示的各个函数的消耗时间表，在38个函数中选取消耗时间最多的15个函数作为研究对象。

表1