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题名面向共享资源冲突的SoC并发时钟调度管理
被引量：2
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作者
修于杰
黄凯
林威
余慜
莫鹏飞
严晓浪
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机构
浙江大学超大规模集成电路研究所
浙江大学电子信息技术与系统研究所
杭州朔天科技有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期108-114,119,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61100074)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2013QNA5008)
国家科技重大专项基金资助项目(2009ZX01030-001-002)
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文摘
片上系统（SoC）的多任务并发性使得总线和主存等共享资源的竞争日趋频繁，如何在满足系统峰值功耗需求的同时减少资源冲突带来的功耗损失是系统级时钟管理的难点。为此，提出一种SoC系统级时钟调度管理方法，在不影响系统性能的前提下，根据各计算单元在共享资源上的竞争概率，计算各单元由于竞争冲突导致的等待时间，进而在已知任务截止时间的前提下，分析各个任务的实际有效工作时间，通过软件调配各计算单元时钟频率调度共享资源的访问，实现系统在满足峰值功率约束下的总功耗最优化。实验结果表明，该方法可降低3．3％～38．2％的SoC系统总功耗。
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关键词
片上系统
功耗优化
时钟调度
共享资源冲突
冲突时间
冲突概率
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Keywords
System on Chip （ SoC ）
power consumption optimization
clock scheduling
shared resource conflict
conflict time
conflict probability
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分类号
TN47
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名基于卷积神经网络加速运算单元设计
被引量：4
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作者
江凯
刘志哲
修于杰
田映辉
赵晨旭
吕笑松
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机构
北京遥感设备研究所微系统研发中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3620-3624,共5页
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文摘
为实现卷积神经网络在边缘计算中的应用,需借助专用的硬件加速器来对其卷积、池化和全连接等运算进行加速。由于运算单元是加速器的核心部件,提出一种可用于卷积神经网络加速的运算单元,并完成其硬件代码的设计。通过对单个运算单元进行功能拓展,实现运算单元矩阵的应用。在搭建的功能验证环境下,对设计进行仿真,并将仿真值与理论值进行比对,完成运算单元及其矩阵的功能验证。仿真结果表明,单个运算单元能有效完成卷积神经网络中卷积、池化和全连接等运算,运算单元矩阵可极大地提升图像处理的速度。
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关键词
卷积神经网络
边缘计算
硬件加速器
运算单元
图像处理
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Keywords
convolutional neural networks
edge calculation
hardware accelerator
processing unit
image processing
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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