22、软件编译与优化技术解析

MPSoC 软件编译与优化技术解析

软件编译与优化技术解析

在软件开发领域,尤其是针对多处理器片上系统(MPSoC)的开发,软件编译与优化技术至关重要。下面将详细介绍数据建模、编程模型以及编译器基础设施等方面的内容。

1. 数据流建模

数据流模型是一类计算模型,其中并行实体仅允许通过专用通道进行通信。直观地说,在数据流模型中,应用程序被表示为一个图,节点代表计算,边代表先进先出(FIFO)通信缓冲区。

1.1 同步数据流(SDF)

同步数据流(SDF)是一种突出的数据流模型,节点有固定的执行条件。例如,在图中节点 a2 需要其输入通道中有四个数据项,执行时会消耗这些令牌并在输出中产生一个数据项。这种模型可用于建模平均任务等。SDF 能够在编译时构建高效的调度,使其非常适合建模实时应用程序。不过,SDF 只能建模静态行为。随着时间推移,出现了扩展模型,如循环静态 SDF(CSDF)和可变速率相位数据流等,以描述更具动态行为的应用程序。

1.2 进程网络

进程网络也是一种计算模型,应用程序同样表示为带有 FIFO 通信通道的图。与数据流模型不同的是,进程网络中节点的输入通道没有触发条件,即没有触发语义。它不仅可以建模 SDF、CSDF 等简单数据流图,还能建模更复杂的通信行为。Kahn 进程网络(KPNs)具有执行确定性的有趣特性,即给定相同的输入,所有通道中令牌的历史记录与调度无关。这是因为进程在读取前不允许窥视通道,尝试从空通道读取时会立即阻塞,即阻塞读取语义。

2. 用于进程网络的 C 语言扩展(CPN)

MAPS 定义了一种简洁、轻量级的 C 语言扩展 CPN(C for Process Networ

基于模拟退火的计算器 在线运行 访问run.bcjh.xyz。 先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/cc95c98c3760 参见此仓库。 使用方法(本地安装包) 前往Releases · hjenryin/BCJH-Metropolis下载最新 ,解压后输入游戏内校验码即可使用。 配置厨具 已在2.0.0弃用。 直接使用白菜菊花代码,保留高级厨具,新手池厨具可变。 更改迭代次数 如有需要,可以更改 中39行的数字来设置迭代次数。 本地编译 如果在windows平台,需要使用MSBuild编译,并将 改为ANSI编码。 如有条件,强烈建议这种本地运行(运行可加速、可多次重复)。 在 下运行 ,是游戏中的白菜菊花校验码。 编译、运行: - 在根目录新建 文件夹并 至build - - 使用 (linux) 或 (windows) 运行。 最后在命令行就可以得到输出结果了! (注意顺序)(得到厨师-技法,表示对应新手池厨具) 注:linux下不支持多任务选择 云端编译已在2.0.0弃用。 局限性 已知的问题: - 无法得到最优解! 只能得到一个比较好的解,有助于开阔思路。 - 无法选择菜品数量(默认拉满)。 可能有一定门槛。 (这可能有助于防止这类辅助工具的滥用导致分数膨胀? )(你问我为什么不用其他语言写? python一个晚上就写好了,结果因为有涉及json读写很多类型没法推断,jit用不了,算这个太慢了,所以就用c++写了) 工作原理 采用两层模拟退火来最大化总能量。 第一层为三个厨师,其能量用第二层模拟退火来估计。 也就是说,这套方法理论上也能算厨神(只要能够在非常快的时间内,算出一个厨神面板的得分),但是加上厨神的食材限制工作量有点大……以后再说吧。 (...
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