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面向总线的低功耗优化方法探究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2014
  • 页码:42-47
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学计算机学院,武汉430072, [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金面上项目(No.61170022);国家自然科学基金重点项目(No,91118003).
  • 相关项目:基于编译的嵌入式系统优化研究
中文摘要:

随着社会信息化水平的不断提高,信息产业的快速发展,由此带来了能源的消耗也越来越高。特别是芯片集成度越来越高,系统应用越来越复杂,这就使得功耗问题成为嵌入式系统必须面对的一个关键问题。单纯的硬件功耗优化已经不能满足要求,基于软件的功耗优化取得了很好的成效。在编译阶段,通过减少总线的翻转次数来降低系统的功耗。针对指令地址总线,结合遗传算法进行函数段的分配,结合相关的编码策略,减少总线翻转,从而降低其功耗。针对数据总线,使用蚁群算法进行指令调度,用0-1翻转编码,有效减少了其总线翻转,降低了功耗。这种基于数据总线和地址总线的优化算法,能够在特定的实验平台下通过实验验证,算法对于总线功耗的优化效率大约为25%左右。

英文摘要:

The information industry’s energy consumption is increasing with the improvement of the information technology. Especially higher chip integration, more complex system applications make power consumption problem become a key issue. Pure hardware power optimization can no longer meet the further improvement of the power optimization requirements, thus software-based power optimization has achieved good results. This paper reduces the power of the system by reducing the number of bus flip during the compilation process. For instruction address bus, it allocates the function segment by using genetic algorithm. And then it uses T0 code to reduce the number of bus clip. For data bus, it uses the ant colony optimiza-tion to schedule the instructions and uses 0-1 invert code to reduce the number of the bus clip. It designs and implements the low power optimization algorithms for data bus and address bus, and verifies the algorithm by experiences and it can reduce about 25%of the bus power.

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期刊论文 127 会议论文 62 获奖 8 著作 5
期刊论文 70 会议论文 40 著作 4
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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887