基于LISA的定制處理器研究.pdf

1、隨著通信、視頻等高復雜度應用的出現(xiàn)，通用CPU已無法滿足計算密集型嵌入式應用的要求，單純通過提高處理器主頻達到性能提升，勢必會引起整個嵌入式系統(tǒng)功耗增加；單純使用ASIC設計，則會使系統(tǒng)靈活性下降。針對目標應用定制處理器，可以在性能、功耗、成本和靈活性等多個方面獲得最佳的平衡。指令集擴展并精確評估其性能是定制處理器設計的關鍵環(huán)節(jié)，分析目標應用算法采用手工指令集擴展和等待處理器硬件設計完成再評估其性能必然會影響處理器的設計周期。自動指令集

2、擴展技術通過自動分析目標應用程序，快速搜索程序中滿足約束的結構，獲得候選指令集，再在候選指令集中選擇出能夠有效提升處理器性能的指令，并通過結構描述語言建立精確的處理器模型，在設計之初快速精確的評估處理器性能，可以大大縮短處理器的設計周期。
　　 本文建立了基于結構描述語言LISA的周期精確的基本處理器模型，包括：存儲器子模型、資源子模型、行為子模型、指令集子模型和時序子模型。指令集子模型使用Analog Devices(ADI)

3、公司的16位處理器ADSP2191指令集作為基本指令集，包括：ALU指令、MAC指令、Shifter指令、Multifunction指令、Data Move指令和Program Flow指令。設計了搭建虛擬原型平臺需要的周期精確的EMI模型和SDRAM模型。虛擬原型平臺是處理器模型優(yōu)化、目標應用程序優(yōu)化和自動指令集擴展的基礎。
　　 在候選指令集生成過程中，本文提出了基于關系矩陣的候選指令集生成算法，加速候選指令集的生成。關系矩

4、陣代表了程序數(shù)據(jù)流圖中各個頂點之間的關系，對于沒有關系的頂點，在建立搜索二叉樹時次序可以調(diào)換，因而它們對當前節(jié)點子樹的影響相同。算法保證對當前節(jié)點搜索時，與其相關的節(jié)點都已搜索結束，如果與當前節(jié)點相關的兩個節(jié)點中有一個不滿足約束條件，并且當前節(jié)點相對于相關節(jié)點引入的兩個新頂點無關，那么當前節(jié)點肯定不滿足約束條件，可以忽略其子樹的搜索，因此算法可以大大減少搜索不滿足約束條件的節(jié)點個數(shù)。與Atasu算法相比，在MP3解碼中的子帶綜合示例、M

5、PEG4解碼中的IDCT示例、ADPCM解碼示例、MD5算法示例、FFF變換示例和YUV2RGB示例的候選指令集生成過程中，獲得了相同的滿足約束的節(jié)點數(shù)，在定義不同的輸出約束條件下，搜索不滿足約束節(jié)點的個數(shù)平均減少79％、40％、82％、41％、59％、60％。
　　 在候選指令選擇過程中，本文提出了基于空間限定算法的候選指令選擇方法，加快候選指令的選擇。算法建立以候選指令為頂點的搜索二叉樹，通過先判斷每個子樹能夠獲得的性能上限

6、，決定是否搜索當前子樹，達到加快搜索的目的。如果當前節(jié)點的性能上限已小于或等于目前記錄的最優(yōu)性能，則整個子樹不需要再搜索。子樹性能上限的判斷是通過先對候選指令按照單位面積性能參數(shù)從大到小排序，因此總能從可選指令集中先選到參數(shù)最大的候選指令，當候選指令不能選中時，則考慮部分選中，雖然不是可行的選擇，但可以計算出當前子樹能夠獲得的性能上限。與Clark啟發(fā)式貪婪算法相比，本文算法是精確算法，在MP3解碼中的子帶綜合示例、MPEG4解碼中的I

7、DCT示例、ADPCM解碼示例、MD5算法示例、FFT變換示例和YUV2RGB示例的候選指令選擇過程中，都搜索出了性能更優(yōu)的指令擴展，并且比完全搜索所有節(jié)點平均減少搜索節(jié)點數(shù)97.76％。
　　 本文通過在ARM ESL虛擬原型平臺上處理器模型運行在66MHz頻率下連續(xù)解碼20幀MP3文件進行驗證。相對于16位ADSP2191基本處理器模型，擴展為32位處理器模型后解碼需要的周期數(shù)減少57.9％，擴展向量乘法特殊指令后，解碼需要