| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 可重构处理器及局部配置技术的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 可重构处理器 | 第15-16页 |
| 1.2.2 局部配置技术 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要内容与安排 | 第17-19页 |
| 第二章 粗粒度可重构系统的配置代价研究 | 第19-24页 |
| 2.1 MorphoSys 系统 | 第19-21页 |
| 2.2 ADRES 系统 | 第21-22页 |
| 2.3 XPP 系统 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 REMUS 粗粒度可重构系统 | 第24-30页 |
| 3.1 REmus 的硬件架构 | 第24-25页 |
| 3.2 REmus 的任务编译流程及时域划分 | 第25-27页 |
| 3.3 REmus 的配置代价 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于配置重用和差分配置的局部配置技术 | 第30-44页 |
| 4.1 配置之间的相似性和交替性 | 第30-32页 |
| 4.2 配置重用 | 第32-35页 |
| 4.3 差分配置 | 第35-38页 |
| 4.3.1 相邻配置之间的差分配置 | 第35-37页 |
| 4.3.2 不相邻配置之间的差分配置 | 第37-38页 |
| 4.4 实验环境及测试集 | 第38-41页 |
| 4.5 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于多目标粒子群优化算法和局部配置的时域划分 | 第44-65页 |
| 5.1 时域划分问题 | 第44-46页 |
| 5.2 优化问题与启发式算法 | 第46-47页 |
| 5.3 粒子群优化算法 | 第47-48页 |
| 5.3.1 PSO 的基本原理 | 第47页 |
| 5.3.2 基本 PSO 的算法模型 | 第47-48页 |
| 5.3.3 基本 PSO 的算法流程 | 第48页 |
| 5.4 多目标问题 | 第48-51页 |
| 5.4.1 问题描述 | 第49-50页 |
| 5.4.2 多目标问题的解决方法 | 第50-51页 |
| 5.5 改进的时域划分算法 | 第51-57页 |
| 5.5.1 REmus 的时域划分目标 | 第51-53页 |
| 5.5.2 MOPSO 优化流程和算法 | 第53-55页 |
| 5.5.3 外部仓库的更新操作 | 第55页 |
| 5.5.4 DFG 图的贪婪映射算法 | 第55-57页 |
| 5.5.5 离散粒子群及粒子的更新操作 | 第57页 |
| 5.6 实验结果 | 第57-64页 |
| 5.6.1 在原有时域划分算法中利用差分配置 | 第58-59页 |
| 5.6.2 概率性启发式时域划分算法利用差分配置技术的优势 | 第59-61页 |
| 5.6.3 基于 MOPSO 的时域划分算法中利用差分配置 | 第61-64页 |
| 5.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-67页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第65页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 1 REMUS 可重构单元 RPU 支持的操作 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73页 |
