[发明专利]基于混沌粒子群算法的可重构计算的软硬件任务划分方法

说明书

技术领域

本发明涉及可重构计算领域，具体是一种动态可重构任务调度方法。

背景技术

对于可重构系统而言，实现一个复杂的应用，由于受到可重构资源规模的限制，往往要将其分解为占用资源较少的多个子任务，经过一个合适的软硬件划分方案，划分为一系列的软件任务和硬件任务，分别将它们映射到通用处理器和可重构逻辑器件上执行，最优化地分配任务。在通用处理器上执行变长循环和分支等控制密集型的操作；而在可重构硬件上则实现计算密集型的操作。通过对不同的任务实施不同的分配，最优化各个任务配置，实现对任务的计算加速。

经过软硬件划分后的一系列相关联任务，需要调度算法将任务按照一定的顺序调度执行。调度任务的目标就是如何有效的将划分后的任务在满足系统需求和应用约束限制的情况下，充分挖掘任务间运行时潜在的并行性，规划出最短调度时间开销的任务调度顺序，提高应用的整体执行性能。

可重构系统上的软硬件划分必须要考虑可重构硬件的动态重构及其重构延时等特征。现有的软硬件任务划分方法主要有以下三种：(1)由编程者依据经验指定采用可重构逻辑实现的代码；(2)通过软件剖析找出程序中耗时最多的一段或几段代码，将其采用可重构逻辑实现，以求得更大的加速比；(3)对每一段可以采用可重构逻辑实现的程序代码，计算其在可重构硬件上的总的运行时间，并与之在通用处理器上的执行时间进行比较，如果前者小于后者，则采用可重构逻辑实现该段程序代码，否则在通用处理器上执行。

当前的很多可重构计算系统采用的都是软/硬件任务非并行执行的方式。当软件任务执行到某个点的时候，会将应用执行的控制权交给可重构逻辑器件，然后软件任务会一直等待可重构逻辑器件将计算结果和控制权返回给通用处理器再继续执行。这无疑降低了系统的性能。更先进的做法是软件任务可以和硬件任务并行执行，两者间以中断或者其他方式互相通告状态和传递数据。但是这么做会引入数据一致性、任务间同步等问题，加大了系统管理的难度。软/硬件任务的划分一直以来都是嵌入式系统研究中的难点，它直接影响到了应用的执行性能，但至今缺乏成熟的方法支持。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的缺陷提供一种基于混沌粒子群算法的可重构计算的软硬件任务划分方法。

本发明基于混沌粒子群算法的可重构计算的软硬件任务划分方法，包括如下步骤：

Step1：初始化n个节点的位置，随机生成各个粒子的速度和位置，并计算各个粒子对应于初始节点随机分布的目标函数值，其中n为大于1的自然数；

Step2：初始化每个粒子的个体最优pbest和群体最优位置gbest；

Step3：对各个粒子更新速度和位置，重新计算每个粒子更新位置后的目标函数值；

Step4：计算每个粒子更新位置后的目标函数值，并与个体最优pbest对应的目标函数值比较，当前者较大，则更新个体最优pbest；

Step5：将群体中的每个粒子的个体最优pbest对应的目标函数值与群体最优位置gbest对应的目标函数值比较，当前者较大，则更新群体最优位置gbest；

Step6：根据计算得到当前对群体最优位置gbest进行混沌优化的概率pk，同时生成一个随机数0～1内的随机数r，当r＜p_k，执行步骤Step7，否则跳到步骤Step10，其中k表示第k次迭代；

Step7：将gbest中各节点坐标映射到定义域(0,1)内，即其中[a,b]为节点坐标范围；