| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·可重构系统研究中存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 可重构计算及其相关技术 | 第14-37页 |
| ·可重构计算的概念 | 第14-15页 |
| ·可重构计算系统的分类 | 第15-19页 |
| ·系统耦合度 | 第15-17页 |
| ·重构单元粒度 | 第17页 |
| ·系统重构方式 | 第17-19页 |
| ·FPGA | 第19-25页 |
| ·FPGA的岛状模型 | 第21-23页 |
| ·商用 FPGA | 第23-25页 |
| ·可重构系统的设计流程和工具 | 第25-33页 |
| ·设计流程 | 第25-27页 |
| ·设计方法和工具 | 第27-33页 |
| ·缩短重构时间的方法 | 第33-37页 |
| ·缩短配置文件的规模 | 第33-35页 |
| ·调度技术 | 第35-36页 |
| ·配置 Cache技术 | 第36-37页 |
| 第3章 可重构计算平台 | 第37-60页 |
| ·典型的可重构计算平台 | 第37-43页 |
| ·SPLASH和 SPLASH2 | 第37-39页 |
| ·GARP | 第39页 |
| ·RAW | 第39-41页 |
| ·PipeRench | 第41页 |
| ·Erlangen Slot Machine | 第41-43页 |
| ·可重构计算样机平台 | 第43-58页 |
| ·样机平台功能结构 | 第44-45页 |
| ·FPGA配置方式 | 第45-50页 |
| ·样机平台体系结构 | 第50-52页 |
| ·系统开发流程 | 第52-54页 |
| ·硬件任务接口设计 | 第54-56页 |
| ·操作系统设计 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 概率构造算法与遗传算法融合的可重构系统硬件任务划分 | 第60-73页 |
| ·概述 | 第60-61页 |
| ·问题定义 | 第61页 |
| ·概率构造算法与遗传算法的特点 | 第61-63页 |
| ·PCGA | 第63-68页 |
| ·划分结果表示方法 | 第63-64页 |
| ·采用概率构造算法生成初始种群 | 第64-66页 |
| ·遗传算法设计 | 第66-68页 |
| ·实验 | 第68-72页 |
| ·实验设计 | 第69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 缩小 FPGA配置文件的布局算法 | 第73-84页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·相关工作 | 第73-74页 |
| ·算法目标 | 第74-75页 |
| ·算法描述 | 第75-79页 |
| ·VPR的布局算法 | 第76-78页 |
| ·RAPA布局算法 | 第78-79页 |
| ·实验与分析 | 第79-83页 |
| ·实验一 | 第80-81页 |
| ·实验二 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 缩小 FPGA配置文件的布线算法 | 第84-97页 |
| ·引言 | 第84页 |
| ·相关工作 | 第84-85页 |
| ·RRA算法 | 第85-89页 |
| ·算法目标 | 第85-86页 |
| ·算法描述 | 第86-89页 |
| ·实验与分析 | 第89-96页 |
| ·实验一:采用岛状模型 FPGA | 第89-93页 |
| ·实验二:采用 Virtex XCV300 | 第93-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第7章 结论和展望 | 第97-99页 |
| ·本文主要贡献 | 第97-98页 |
| ·未来研究工作 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 附录 攻读博士期间科研工作 | 第109-111页 |