17、基于粒子群优化技术的软硬件分区研究

基于粒子群优化技术的软硬件分区研究

1. 引言

嵌入式系统通常由专用硬件（如 FPGAs 或 ASICs）和可编程部件（如 DSPs 或 ASIPs 等处理器）组成。与硬件部分相比，软件部分开发和修改更容易、更快，在成本和开发时间方面更具优势，但硬件能提供更好的性能。因此，系统设计者的目标是使软件延迟成本、硬件面积成本和功耗成本的加权总和最小化，权重由用户根据设计的关键参数确定。

硬件/软件协同设计旨在解决嵌入式系统的设计问题，其中自动分区是关键问题之一。本文介绍了一种基于粒子群优化（PSO）算法的单处理器系统软硬件分区新方法。为进一步提高 PSO 算法的结果质量，还提出了一种连续迭代方法，能在短时间内找到接近全局最优的解决方案。

2. 软硬件分区

嵌入式系统设计中，最重要的挑战是分区，即确定系统的哪些组件应在硬件中实现，哪些应在软件中实现。由于需要考虑的组件数量众多且特性各异，找到最优分区并非易事。

传统上，分区是手动进行的。但随着系统复杂性的增加，人们致力于尽可能自动化分区。不同的分区方法在问题定义上有很大差异，主要区别在于是否包含其他任务（如调度），还是仅将组件映射到硬件或软件。一些方法会为硬件和/或软件单元之间的链接分配通信成本。

系统通常以任务图的形式呈现，图节点由模型粒度决定，节点可以代表单个指令、短指令序列、基本块、函数或过程等。关于算法，可分为精确方法和启发式方法。精确算法包括分支限界法、动态规划和整数线性规划，但因其性能较慢，启发式算法更为常用，如遗传算法、模拟退火、层次聚类和 Kernighan - Lin 算法等，还有一些不太常用的启发式算法，如禁忌搜索和贪心算法，以及一些自定义启发式算法。 <