现场可编程门阵列(FPGA)的异构工艺映射算法研究的综述报告.docx

现场可编程门阵列(FPGA)的异构工艺映射算法研究的综述报告
现场可编程门阵列(FPGA)是一种重要的异构计算平台，可以通过在其上设计和编程逻辑电路来实现各种应用。然而，在设计FPGA电路时，如何最优地映射应用程序到FPGA上是一个关键问题，这涉及到FPGA的资源利用率、性能和功耗等因素。因此，针对这个问题，许多学者提出了不同的异构工艺映射算法。本文将综述这些算法，并分析它们的优缺点。
首先，我们需要了解什么是异构工艺映射。在这里，异构指不同的硬件设备，比如FPGA和CPU等，工艺映射指将应用程序映射到不同的硬件平台上，从而不同的硬件平台可以协同工作以提高性能。
在FPGA上进行异构工艺映射时，通常需要考虑以下几个方面：FPGA芯片的存储器、计算单元、路由资源、时序路径等。在这些方面，学者们开发了以下几种算法。
1.基于遗传算法的异构工艺映射算法
遗传算法是模拟自然界的优胜劣汰、进化机制的一种搜索算法，其基本思路是利用自然遗传的规律来实现人工遗传的优化。该算法可以将问题转化为一个个个体，具有良好的全局搜索能力。在基于遗传算法的异构工艺映射算法中，学者们将FPGA中的资源组织成一个染色体，然后通过遗传算法来搜索最优映射。这种算法有趣的是它能够考虑大量的资源约束和时序限制，然而遗传算法过程消耗时间较长，适用于小规模异构计算平台上。
2.基于粒子群优化的异构工艺映射算法
粒子群优化(PSO)算法是一种模拟鸟群觅食的算法，每一个个体可以被视为一只鸟，通过计算粒子的速度、位置等参数来不断更新整个种群的解，达到优化目的。这个算法具有较好的全局搜索能力，优化速度快，但结果也不一定最优。基于粒子群优化的异构工艺映射算法将FPGA上的资源抽象为一个多维空间，通过粒子的搜索来确定映射方案。该算法对大规模异构计算平台适用性强。
3.基于贪心算法的异构工艺映射算法
贪心算法是一种基于局部最优解来构建全局最优解的算法。基于贪心算法的异构工艺映射算法通常将FPGA上的资源按照一定的优先级排序，然后从高到低选择资源进行映射。该算法能够快速得到局部最优解，常用于小规模异构计算平台。
以上三种算法并不是全部，还有其他一些算法，如基于模拟退火算法的异构工艺映射算法、基于蚁群算法的异构工艺映射算法等。这些算法有各自的优缺点，选择适合的算法则需要根据具体的应用场景进行考虑。
总之，异构工艺映射算法是将应用程序最优地映射到FPGA上的关键技术，广泛应用于各种领域，比如图像处理、信号处理等。随着FPGA的不断发展，相信其应用也将更加广泛。