摘要：针对可混流生产同零件族多种零件的可重构流水线(RFL),以最小化生产周期总成本和最小化拖期惩罚为目标,建立了RFL构形选择和作业调度集成优化的混合整数多目标规划数学模型.采用LINGO软件进行案例计算验证了模型的正确性.随后,融合拥挤距离计算和外部Pareto解集档案构建技术提出了一种快速获取集成优化问题Pareto解集的多目标粒子群算法(Mo PSO).在Mo PSO中,采用实数和整数混合编码的粒子表征RFL的构形和调度方案,所设计的粒子编码/解码方法和更新机制可保证粒子所对应解的可行性.将Mo PSO与NSGA-Ⅱ算法应用于3个案例,通过案例计算对比验证了Mo PSO算法的有效性.计算结果表明,Mo PSO获取的非支配解的质量和计算效率均优于NSGA-Ⅱ.

摘要：可重构流水线具有数据通路和运算部件功能可重构、灵活性高、重构开销小、支持多种数据流计算模式的特点,可显著提高数据密集型计算的效率.为了支持可重构流水线高效数据访问,设计了一种用于高速缓存的多功能寄存器文件*** 采用一套寄存器组设计实现了多端口寄存器文件、堆、栈等多种功能,在没有显著增加面积开销的情况下,既具有普通寄存器文件的特点又具有堆和栈的功能.实验结果表明,该多功能寄存器文件可以有效满足可重构流水线的多种数据流计算模式的需求,运行矩阵乘和FFT 算法等典型算法性能良好.