非同期式プロセッサ設計における演算器資源割当ての最適化法

异步处理器设计中计算单元资源分配的优化方法

• 批准号: 11780225
• 负责人: 籠谷 裕人
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Okayama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11780225/
• 关键词: 非同期式プロセッサ; 演算器割当て; 最適化; マッチング問題; ランダム割当て; 局所性緩和; スケジューリング; パイプライン

本研究では,与えられた仕様に基づき、使用可能な演算器数(すなわちコスト)に制約を与えた上で、極力高速な非同期式プロセッサが実現できるような静的演算器割当て法を得ることを目的に、昨年度に行った既存アルゴリズムの制約緩和に引き続いて、本年度は最適化法の局所性緩和を行った。従来の演算器割当て最適化法では、プロセッサの実行ステップごとに演算器の割当てを行う際、そのステップの直前の演算との依存関係にのみ着目して割当ての最適化を図った。しかし、各演算の実行時間が一定の確率分布にしたがって変動するという仮定下にある非同期式プロセッサでは、同じ実行ステップであっても,演算開始時刻の同期が取られるわけではない。このため、次ステップへの影響の大きい演算ほど、早く利用可能となる可能性の高い演算器を割り当てることが有効である。そこで、本研究では、このような割当てを導出する以下のようなアルゴリズムを開発した。まず、ステップi-1の割当てが完了するごとに、実行時間の確率分布を用いてそのステップまでの各演算の平均完了時刻を算出する。次に、ステップiの各演算について、それ以降のステップへの影響度として、ステップi+1の演算のうち、依存性のある演算の個数を求める。そして、ステップiの演算集合と演算器集合を結ぶ完全2部グラフを作成して、これらの指標をもとに各枝に重みを割り振り、最大重みマッチング問題を解くことによって、ステップiの割当てを決定する。この割当てアルゴリズムをいくつかのベンチマークに対して適用してみた。従来法では、ランダムな割当てを10000回試行した場合に、それよりよい割当てが10%前後得られていたのに対し、本方法では、それを上回るランダムな割当てはたかだか1-2個しか存在せず、繰り返しの試行をすることなく最適に近い割当てが得られ、効果が大きいことがわかった。

This study is related to the use of the possible calculator number (すなわちコ)スト) restricted を and えた上で, extremely high-speed non-synchronous type プロセッサが実成できるよThe calculator of the static calculator cuts the method of getting the purpose of the year, and the line of the previous year exists. Restriction easing and easing of restrictions, and local easing of local characteristics of the current year's optimization method. The optimization method of the calculator that comes with the calculator is the same as the optimization method.う记、そのステップの正前のcalculationとのdependence にのみ出目して Cut てのoptimization を図った.しかし、The execution time of each calculation is fixed and the accuracy distribution is fixed. The non-synchronous expression is determinedプロセッサでは, 同じ行ステップであっても, the calculation start time is the same period as the られるわけででない.このため, 时ステップへの Impact の大きいcalculation ほど, Early く Utilization possibility となる possibility の高いcalculator をcut りWhen てることがeffective である.そこで, this study では, このようなcut when てをderived する下のようなアルゴリズムを开発した.まず, ステップi-1の Cut when てが is finished するごとに, 実行时间の狠The distribution is calculated using the average completion time of each calculation. The degree of influence of each calculation of sub-に、ステップiのについて、それ下注のステップへのして, ステップi+1のcalculationのうち, dependency のあるcalculationのnumberをquestめる.そして, ステップiのcalculation set とcalculator set を knot ぶ Complete 2 parts グラフをmade して, これらのINDICATOR をもとにThe weight of each branch is cut and shaken, the maximum weight of the problem is solved, and the maximum weight of the branch is determined.この Cut when the てアルゴリズムをいくつかのベンチマークに対して applies してみた.哓来法では、ランダムな成てを10000 episodes trial した occasionに、それよりYou can get られていたのに対し, this method, and それを before and after 10%.るランダムな Cut when てはたかだか1-2 しか exist せず、粲り return しのtrial をThe most suitable one is the close one, the one that is the best one is the one that is the best, and the effect is the best one.