12、硬件/软件分区中加速器的集成耦合与时钟频率分配

硬件/软件分区中加速器的集成耦合与时钟频率分配

1. 引言

硬件/软件分区是将应用程序的内核从微处理器转移到定制硬件加速器上执行的技术,它能显著提升应用性能并降低能耗,在专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)的实现中都具有重要意义。随着FPGA在商业微处理器平台中的应用日益广泛,这种分区技术变得愈发关键。

以往大多数硬件/软件分区方法并未考虑加速器与微处理器的不同耦合方式,也未对加速器进行时钟频率分配。现代平台(如FPGA)通常支持多种耦合方式和多个不同的时钟频率。例如,Xilinx Spartan 3支持四种不同的时钟频率,Xilinx Virtex II则最多支持八种。

加速器与微处理器的耦合方式主要有两种:紧密耦合和松散耦合。紧密耦合的加速器可直接访问微处理器的内存或缓存,但所有紧密耦合的加速器必须以相同的时钟频率运行,且该频率通常是这些加速器中最慢的频率。松散耦合的加速器通过桥接器访问内存,因此每个加速器可以有独特的优化时钟频率。然而,可用的时钟频率数量往往有限,这就产生了如何将有限的时钟频率分配给加速器以实现性能最大化的问题。

2. 问题定义与描述
2.1 两级微处理器 - 加速器分区

该问题是将加速器划分为紧密耦合集和松散耦合集,假设每个松散耦合的加速器可以以其独特的时钟频率运行。目标是最小化所有加速器的执行时间,使用的目标函数如下:
[
\sum_{i = 1}^{n} \left( \frac{TC_{i}.cycles_{comp}}{TC_{i}.freq_{clk}} + \frac{TC_{i}.accesses_{mem}}{TC_{i}.freq_{

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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