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MPSoC软硬件划分的自动波竞争神经网络算法
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP302[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川电力试验研究院,成都610072, [2]电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054, [3]郑州大学体育学院,郑州450044
  • 相关基金:国家863计划(2006AA01Z173 2007AA01Z131)
中文摘要:

针对基于可重用组件的MPSoC软硬件划分问题,提出了一种采用自动波竞争神经网络的优化算法。先将软硬件划分问题转化为图论中的多约束最短路径问题,然后重新设计神经网络中的自动波机制,从组件库中为系统中的每个任务模块选择合适的软件构件或IP核,在系统成本和实时性约束下,使得MPSoC功耗最优。该算法具有并行化、无参数、易于硬件实现的特点,可获得MPSoC软硬件划分问题的最优解。

英文摘要:

A hardware-software partitioning algorithm using autowave competition neural networks is proposed for MPSoCs based on reusable components.The partitioning problem is formulated as a multiconstrained shortest path problem.The autowaves are designed specially to allocate a software component or IP core to each task module from a components library,such that the power consumption of the MPSoC is minimized subject to cost and timing constraints.This algorithm could obtain the globally optimal solution,and it is parallel,non parameter.and easy to implement by VLSI.

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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12314