粗粒度可重构流水线协处理器功耗估计方法研究与实现

摘要

进入二十一世纪以来，功耗已经成为制约VLSI发展的主要因素。正确估计功耗可为功耗优化提供依据，可避免在VLSI不同层次、不同设计阶段，因功耗指标达不要求而需要的昂贵的设计修改。因而，功耗评估技术得到快速发展，形成了以模拟法和概率法为评估依据的两大类别。模拟法的优点是精度较高，但收敛速度很慢，往往以牺牲时间为代价。概率法提高了运算速度，但估计精度有不同程度的损失。后来出现的宏模型法以多元线性回归预测模型理论为基础，综合应用了模拟法和概率法的功耗估计技术，具有精度和效率折中的优势，至今主要用于片上网络和片内存储系统的功耗估计，仍处于发展阶段。
　　本文结合粗粒度可重构处理器结构特点和功耗分析需求，研究宏模型法在可重构处理器功耗估计中应用的关键技术，对扩展宏模型法的应用范围，探讨粗粒度可重构处理器功耗估计新方法具有较大的理论意义和实际应用价值。本文的主要工作和贡献如下：
　　一、结合粗粒度可重构处理器结构特点，提出了一种基于宏功耗模型的可重构协处理器功耗估计方法。该模型由对可重构协处理器功耗产生重要影响的变量以及反映变量对功耗影响程度的回归系数组成。模型的变量分为结构变量和应用变量，分别根据可重构协处理器体系结构特征和应用计算特征分析确定。模型的回归系数可以通过对可重构协处理器设计方案进行低层次的门级模拟分析确定。回归验证结果证明宏功耗模型变量选择的正确性。
　　二、构建了一种采用多路选择器的可重构开关网络的二元线性回归宏功耗估计模型，该模型以对功耗产生影响的数据字位宽和开关活跃性为变量，将电压、电容、频率、工艺参数等与电路功耗有关的因素，在仿真求解回归系数时考虑。回归验证结果表明，开关网络估计值与实际值误差在10％以内。宏模型方法用于可重构开关网络功耗估计具有良好的可行性。
　　三、完成了用于骨传导语音增强处理的粗粒度可重构流水线协处理器的应用计算特征分析、硬件结构RTL建模和配置信息生成，以及RTL模拟。利用综合工具和后端工具完成了从RTL到GDSII的设计实现，提取门级网表和翻转率文件，为求解模型回归系数奠定基础。
　　四、构建了可重构流水线协处理器的多元线性回归宏功耗模型，完成了模型结构变量参数和应用变量参数选择，以及回归系数求解。通过对模型的拟合程度、标准误差、回归系数显著性和共线性等几项指标的检验，证明宏功耗模型的可靠性。通过对比可重构协处理器功耗模拟值与宏功耗模型估计值验证了模型的准确性。进一步证实了采用宏功耗模型预估可重构协处理器功耗的方法是可行的。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 论文研究背景与意义

1.2 VLSI功耗评估方法研究综述

1.3微处理器功耗估计方法研究综述

1.4论文完成的主要工作

1.5论文的组织结构正文内容

第二章 基于宏功耗模型的SoC功耗估计相关研究进展

2.1 基于线性回归的宏模型理论

2.2 宏模型的应用与发展

2.3 本章小结

第三章 基于应用定制流水线的粗粒度可重构SoC体系结构

3.1 可重构计算技术简介[50]

3.2 基于骨传导语音增强的粗粒度可重构SoC体系结构[61]

3.3 可重构流水线协处理器设计实现

3.4 本章小结

第四章 基于宏功耗模型的粗粒度可重构协处理器结构功耗评估方法

4.1 引言

4.2 可重构开关网络宏功耗模型构建[62]

4.3 可重构协处理器宏功耗模型构建

4.4 本章小结

第五章 可重构协处理器宏功耗模型验证与结果分析

5.1 宏功耗模型验证

5.2 实验分析

5.3 本章小结

结 束 语

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果