具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的一所提供的一种面向粗粒度可重构阵列上的路由增强调度方法。

如图1和图2所示，为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种面向粗粒度可重构阵列上的路由增强调度方法，包括以下步骤：

步骤S10、分析增强数据流图DFG中每个算子的可扩展机动性范围

步骤S20、根据所述可扩展机动性范围定义整数线性规划模型的变量，根据所述变量构建所述整数线性规划模型中的约束条件，其中，所述整数线性规划模型的变量包括二进制变量和整数变量；

步骤S30、根据所述变量构建所述整数线性规划模型中的约束条件以及构建的线性评估函数，获取全局最优解；

步骤S40、根据所述全局最优解生成携式设备供电的嵌入式系统的调度方案。

在本申请的一个实施例中，进一步地，具体而言，调度的最优解生成新的数据流图，新的数据流图在映射之后，可以提升软件流水性能。

在本申请的一个实施例中，进一步地，分析增强数据流图DFG中每个算子的可扩展机动性范围包括：

预先定义算子的参数，所述参数包括：最早调度时间步S_n，最晚调度时间步L_n，最晚路由时间步

根据所述参数对算子节点进行可扩展机动性分析，以获得每个算子的可扩展机动范围性其中，

在本申请的一个实施例中，进一步地，所述整数线性规划模型的变量定义如下：

x_n,i,j，i∈[S_n,L_n]，其中，在时间步i调度算子节点n，并在时间步j插入一个PE路由节点，且j≥i，在j＝i的情况下，算子n被调度在时间步i，在j>i的情况下， PE路由节点的插入晚于算子n的调度时间步i；

y_n,i,j，i∈[S_n,L_n]，其中，通过在时间步j添加存储节点，将时间步 i中算子n的数据值存储到存储器中；

z_n,i,j，i∈[S_n,L_n]，其中，通过在时间步j添加数据加载节点，将时间步 i时预先存储到存储器中算子n的数据值加载进来；

n_pe，其中，在此条件下，具有相同模调度时间步的算子总数应小于或者等于n_pe。

在本申请的一个实施例中，进一步地，所述整数线性规划模型中的约束条件，包括：

算子调度时间步唯一性约束，其中，所述算子调度时间步唯一性约束表示为：

其中，R表示所有机动性算子组成的集合；

路由节点独占性约束，所述路由节点独占性约束表示为：

存储节点和加载节点并发性约束，所述存储节点和加载节点并发性约束表示为：

PE和内存路由独占性约束，所述PE和内存路由独占性约束表示为：

依赖约束，所述依赖约束表示为：

其中，E表示原DFG中的所有长依赖边构成的集合；

PE资源限制约束，所述PE资源限制约束表示为：

内存块资源限制约束，所述内存块资源限制约束表示为：

寻找同一目标值下的所有解，所述同一目标值下的所有解表示为：

其中，和是在目标值为S*的情形下得到的二元切割集；

边界约束，所述边界约束表示为：

O>O_lb

其中，O表示当前整数线性规划模型所求得的目标值，O_lb表示上一次求解获得的目标值。

在本申请一个实施例中，具体而言，寻找同一目标值下的所有解，由于一次调度结果不能完全保证成功的布局布线，因此我们可能需要生成多个调度方案，为了得到一个整数线性规划问题的所有最优解，在原模型中加入一个整数切割使原解不可行，然后再对模型进行求解以寻找另一个最优解，由于我们创建的问题只包含0-1两个二值变量，所以我们可以使用Balas和Jeroslow提出的二元切割方法，该方法只涉及一个约束条件，而不需要添加额外的变量。

在本申请一个实施例中，具体而言，边界约束，在上述约束条件下进行多次求解会给整数线性规划问题带来越来越多的额外约束C8，使得整个求解过程变得越来越复杂；因此，当求解获得的目标值发生变化时，需要引入额外的约束来简化后续求解过程，在这种情况下，之前为获得相同目标值下的所有解而添加的额外约束C8可以被移除。

在本申请的一个实施例中，进一步地，还包括：

根据第一因素和第二因素评估路由增强调度算法，其中，所述第一因素用变量n_pe建模到整数线性规划中，所述第二因素表示为：

其中，α是内存路由节点的权重因子。

在本申请的一个实施例中，进一步地，所述全局最优解的目标函数表示为：

其中，β等于n_ins的上界。

在本申请一个实施例中，具体而言，映射灵活度的评估，折叠DFG的最大宽度和长依赖数量对映射能力和质量都至关重要；因此，我们将从这两个因素来评估路由增强调度算法；第一个因素可以很容易地用变量n_pe建模到整数线性规划中；对于第二个因素，如果直接构建调度过程中的长依赖数量，特别是在支持图修改的调度中，求解成本高并且困难。因此，我们可以使用插入的路由节点数来间接计算长依赖的数量，长依赖中插入的路由节点越多，DFG中的长依赖数就越少。

由于内存访问节点会切断长依赖并排除更多插入的PE路由节点(约束条件C4)。因此，我们给内存访问节点更大的权重，实验表明当α设置为10时，我们的方法将产生良好的调度方案。

通过遍历原始DFG中的每个长依赖，可以进行简单地计算获得。等式右边的第一项表示，减少n_pe的使用是首要任务，因为它可以节省更多的PE，并提高每一级折叠DFG的可路由性。等式右边的第二项指出，在保持折叠DFG最大宽度的前提下，可以采用最大化n_ins的方式来减少长依赖数目。在该目标函数和以上8个约束条件下，我们可以使用复杂的整数线性规划求解器，如PULP[8]来获得一个调度解。通过在方程中迭代添加额外的解约束，可以生成当前目标值下的一系列候选解。

在本申请一个实施例中，具体而言，本发明提出的面向粗粒度可重构阵列上的路由增强调度方法结合实施例进行详细的说明，包括：

步骤1：如图3所示的DFG中包含7个算子节点。由于图中只有算子1、4和5具有长依赖输出边，因此可路由算子集合定义为R＝{1，4，5}。对于R中的算子，可以通过扩展移动性定义其变量，如图3中的条形图所示，对于不在集合R中的算子，由于它们没有路由节点，我们可以直接为每个操作符定义常量，并将其值设置为1。由于R集合中算子的可扩展移动范围，以及均小于T_m，在此变量集中就不存在类型为内存访问变量y/z。

步骤2：经过对步骤1对DFG图中所有算子的扩展移动性进行分析之后，就可以定义所有的相关变量。如附图4所示，黑色字体的变量表示需要探索的变量，蓝色字体的变量实际上是设置为1的常量。则集合R根据分析所定义的变量有：

算子节点1：{x_1，0，0，x_1，0，1}

算子节点4：{x_4，1，1，x_4，1，2，x_4，2，2}

算子节点5：{x_5，2，2，x_5，2，3，x_5，3，3}

其余不具有机动性的算子节点变量：{x_2，1，1，x_3，2，2，x_6，3，3，x_7，4，4}

步骤3：根据步骤2中定义的所有变量，可以构建出整数线性规划求解模型中所需要的所有约束条件，具体的约束构建如下：

x_4，1，1+x_4，2，2＝1 (13a)

x_5，2，2+x_5，3，3＝1 (13b)

x_4，1，1+x_4，2，2≤1 (13c)

x_4，2，2++x_4，1，2≤1 (13d)

x_5，2，2+x_5，3，3≤1 (13e)

x_5，3，3+x_5，2，3≤1 (13f)

0×x_1，0，0-1×x_4，1，1+2x_4，2，2＜0 (13g)

1×x_1，0，1-1×x_4，1，1+2x_4，2，2＜0 (13h)

0×x_1，0，0-1×x_4，1，1+2x_4，2，2＜0 (13i)

1×x_4，1，1-1×x_5，2，2+2x_5，3，3＜0 (13j)

1×x_4，1，1-3×x_6，3，3＜0 (13k)

2×x_4，2，2-1×x_5，2，2+2x_5，3，3＜0 (131)

1×x_4，2，2-3×x_6，3，3＜0 (13m)

1×x_4，1，2-1×x_5，2，2+2x_5，3，3＜0 (13n)

2×x_5，2，2-4×x_7，4，4＜0 (13o)

2×x_5，2，3-4×x_7，4，4＜0 (13p)

x_1，0，0+x_4，1，2+x_5，2，2+x_3，2，2+x_7，4，4-n_pe≤0 (13q)

x_1，0，1+x_4，1，1+x_2，1，1+x_5，2，3+x_5，3，3+x_6，3，3-n_pe≤0 (13r)

在以上式子中(13a)-(13b)、(13c)-(13f)、(13g)-(13p)和(13q)-(13r) 分别表示约束C1、C2、C5和C6。由于没有定义内存访问变量，因此不包括定义的约束C3、 C4和C7。同时，在第一轮中还没有得到解，因此也包括定义的约束C8和C9。

步骤4：在步骤3中构建了模型求解的所有约束条件，为了获得最优的调度方案。需要根据发明内容中的步骤4构建出线性评估函数。因此最终的目标函数可以表示为：

min 7×n_pe-x_1，0，1-x_4，1，1-x_4，1，2

-x_4，2，2-x_5，2，2-x_5，2，3-x_5，3，3

上式中，n_pe的系数为7，等于可路由变量总数，这样的设置使得DFG的宽度具有更高权重。通过复杂的整数线性规划求解器，我们最终得到了如图4所示的解决方案，其中带有蓝色单元格的变量表示值为1，带白色单元格的变量表示值为0。利用该解决方案可以得到一个经调度过后的新DFG(如附图5)，它可以很容易地映射到II＝2的一个2×2可重构阵列上(如附图6)。

本发明的特点及效果：通过创建整数线性规划模型，将实现在调度以及重调度阶段支持多种路由方式的完全路由探索，从而获得一个更大的最优解空间，最终提升整个映射过程的效率和映射的质量；通过映射评估函数，可以对调度方案的布局灵活度进行评估，产生更有利于布局布线的调度方案，最终提升整个映射过程的效率和映射的质量。

本申请的技术效果：本发明的目的是提供一种面向可重构计算阵列的路由增强调度方法，该方法通过构建整数线性规划模型将传统的算子调度和图修改进行统一，实现了调度阶段和重调度阶段的完全路由探索，减少了映射时间，同时提高映射质量。

如图7所示，为达上述目的本申请第二方面实施例提出本发明一种面向粗粒度可重构阵列上的路由增强调度装置，包括以下模块：

分析模块，用于分析增强数据流图DFG中每个算子的可扩展机动性范围

构建模块，用于根据所述可扩展机动性范围定义整数线性规划模型的变量，根据所述变量构建所述整数线性规划模型中的约束条件，其中，所述整数线性规划模型的变量包括二进制变量和整数变量；

获取模块，用于根据所述变量构建所述整数线性规划模型中的约束条件以及构建的线性评估函数，获取全局最优解；

调度模块，用于根据所述全局最优解生成携式设备供电的嵌入式系统的调度方案。

在本申请的一个实施例中，进一步地，具体而言，调度的最优解生成新的数据流图，新的数据流图在映射之后，可以提升软件流水性能。

本申请的技术效果：本发明的目的是提供一种面向可重构计算阵列的路由增强调度方法，该方法通过构建整数线性规划模型将传统的算子调度和图修改进行统一，实现了调度阶段和重调度阶段的完全路由探索，减少了映射时间，同时提高映射质量。

为达上述目的，本申请实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面实施例所述的面向粗粒度可重构阵列上的路由增强调度方法。

尽管参考附图详地公开了本申请，但应理解的是，这些描述仅仅是示例性的，并非用来限制本申请的应用。本申请的保护范围由附加权利要求限定，并可包括在不脱离本申请保护范围和精神的情况下针对发明所作的各种变型、改型及等效方案。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。