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面向?qū)ΨQ多核體系結(jié)構(gòu)的FPGA仿真模型研究及應(yīng)用

作者: 時間:2017-06-05 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

隨著元器件制造工藝的不斷進步,單片上可集成的晶體管數(shù)急劇增加。納米工藝將使單芯片中晶體管密度達到每平方厘米包含百億至千億。2010年已出現(xiàn)集成度超過10億支晶體管的高性能CPU(Intel的Polaris),2020年將達到70億。因此,單片多核、眾核等以其豐富的計算資源,且處理器核或計算簇的數(shù)量根據(jù)應(yīng)用計算量和并行度的需求可擴展的特性,成為研究領(lǐng)域的一個重要方向。

在芯片設(shè)計中,需要花費極大的人力和物力用于測試和驗證,而其中還有很大一部分測試工作必須等到芯片樣片出產(chǎn)后才能進行,這嚴重影響了芯片的開發(fā)周期和設(shè)計成本。軟件模擬器可以對各種規(guī)模的處理器進行時鐘精確模擬,但其模擬精度受限于建模的精度,且隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大和建模精度的提高,軟件模擬的時間急劇增加直至不可接受。FPGA仿真為芯片設(shè)計的測試和驗證提供了一個很好的解決方案,它具有建造運行和成品幾乎一樣快的工作原型硬件的能力,同時又具備可編程和快速可重構(gòu)的靈活性,能夠更加精準地模擬系統(tǒng)仿存、I/O等行為,因此FPGA仿真能極大降低芯片研發(fā)的固有風險,縮短產(chǎn)品的開發(fā)周期。將被仿真的稱為目標系統(tǒng),將由FPGA構(gòu)成的仿真平臺則稱為仿真系統(tǒng)。在仿真系統(tǒng)的設(shè)計中,其仿真規(guī)模嚴重受限于FPGA芯片的容量,在面向多核、眾核這類具有高擴展性的體系結(jié)構(gòu)仿真時,問題更為明顯。若采用更大容量的FPGA或利用多片F(xiàn)PGA仿真,將面臨FPGA開發(fā)板重設(shè)計和多片F(xiàn)PGA互連通信等問題。隨著研究的深入,系統(tǒng)會越來越復(fù)雜,這會造成研究成本和設(shè)計復(fù)雜度越來越高。因此,如何最大化片上資源的利用率,增大FPGA的仿真規(guī)模成為處理器設(shè)計和體系結(jié)構(gòu)研究中的一個重要問題。

本文提出了一種面向?qū)ΨQ體系結(jié)構(gòu)的,該模型的核心設(shè)計思想是:分時復(fù)用仿真系統(tǒng)中的一個單元來仿真目標系統(tǒng)中多個對稱單元的行為,從而利用較少的硬件資源完成系統(tǒng)仿真,提高FPGA的利用率。

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201706/348980.htm

1 對稱多核體系結(jié)構(gòu)

對稱多核如SMP(Symmetry Multi-Processor)體系結(jié)構(gòu)中,通常包含多個對稱的處理器核或計算核心,這里統(tǒng)稱為計算核。計算核占據(jù)了多核體系結(jié)構(gòu)的主要硬件開銷,且對稱多核體系結(jié)構(gòu)的硬件仿真平臺FPGA資源消耗隨計算核數(shù)目成線性增加。這里提出的對稱多核體系結(jié)構(gòu),解耦合計算核數(shù)目與系統(tǒng)硬件開銷的線性關(guān)系,其核心設(shè)計思想是:在構(gòu)建仿真系統(tǒng)時,使用一個與目標系統(tǒng)中單個計算核等同的處理單元,稱為虛擬計算單元VAU(Virtual Arithmetic Unit)代替所有的對稱計算核,通過分時復(fù)用VAU實現(xiàn)一個計算單元虛擬多個計算核的行為。

圖l中的左圖是當前具有對稱結(jié)構(gòu)的多核體系結(jié)構(gòu)模型抽象,n個對稱的計算核通過特定的互連結(jié)構(gòu)連接,其連接關(guān)系由目標處理器的工作模式?jīng)Q定;右圖是本文提出的仿真模型??梢钥闯?,仿真系統(tǒng)中采用一個VAU代替了目標系統(tǒng)中所有對稱的處理單元PU。在對目標系統(tǒng)進行仿真時,計算頁控制器VAUC(VAU Controller)控制1個VAU分時復(fù)用的方式工作,虛擬多個PU并行執(zhí)行。分時的粒度與處理單元之間的耦合度相關(guān)。虛擬計算單元將目標系統(tǒng)中并行轉(zhuǎn)變?yōu)榇袌?zhí)行的方式進行仿真,以時間換取空間,減少系統(tǒng)中計算資源的消耗。BS(Backup Storage)用于存儲VAU虛擬各PU執(zhí)行時的中間結(jié)果。

2 仿真系統(tǒng)

2.1 多核/眾核體系結(jié)構(gòu)仿真系統(tǒng)

對稱多核處理器中處理單元之間的耦合度不同,使得對應(yīng)的仿真系統(tǒng)的執(zhí)行模式也不一樣。多核/眾核體系結(jié)構(gòu)通常采用粗粒度耦合執(zhí)行的方式。如圖2(a)所示.多個處理單元之間相互比較獨立,其同步和通信通常處于任務(wù)級,即多個處理單元間的通信和同步的次數(shù)遠小于它們執(zhí)行的指令數(shù)。圖中PUi和PUj之間有一次通信,PUi、PUj和PUk之間有一次同步。對應(yīng)的仿真系統(tǒng)的執(zhí)行模式如圖2(b)所示,VAU先對PUi進行仿真,執(zhí)行到與通信點時,將PUi的執(zhí)行信息導(dǎo)入BS,然后VAU對PUi進行仿真,執(zhí)行到與通信點時,將PUj的執(zhí)行信息導(dǎo)入BS,將PUi的執(zhí)行信息由BS導(dǎo)入VMU,對PUi的后續(xù)行為進行仿真,以此類推,如圖2所示,箭頭每穿過中線一次,表示計算頁切換一次仿真對象,指向下的箭頭表示VMU的信息導(dǎo)入BS,指向上的箭頭表示BS中的信息導(dǎo)出至VMU。為了減少現(xiàn)場切換的次數(shù),對兩個PU通信時的執(zhí)行過程進行優(yōu)化,如圖2(c)所示,VAU仿真PUi執(zhí)行至通信點時,切換至PUj進行仿真,只有在PUj遇到其他同步或通信時,才進行現(xiàn)場切換,否則VAU一直對PUj進行仿真,直至PUj執(zhí)行結(jié)束。PUj執(zhí)行到與通信點時,PUj將通信數(shù)據(jù)發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)緩沖,并寫入PUi對應(yīng)的存儲空間,如圖2(c)中虛線所示。


2.2 SIMD體系結(jié)構(gòu)仿真系統(tǒng)執(zhí)行模式

SIMD體系結(jié)構(gòu)的處理單元之間是緊密耦合的,所有處理單元的執(zhí)行過程都是嚴格同步的,即同一時鐘周期內(nèi)每個處理單元都對不同的數(shù)據(jù)進行完全同樣的操作,如圖3(a)所示。

在SIMD體系結(jié)構(gòu)仿真系統(tǒng)中,必須在邏輯上保持這種完全同步的執(zhí)行模式。本文采用的方式是,一條指令流出之后,讓它在指令流水線中保持n個時鐘周期(可以在連續(xù)的n個時鐘內(nèi)都發(fā)射同一條指令),VAU在這n個周期內(nèi)分別對各處理單元對應(yīng)的數(shù)據(jù)進行處理。若將n個時鐘周期看作系統(tǒng)的工作周期,則n個數(shù)據(jù)是在同一工作周期內(nèi)被處理,如圖3(b)所示。這樣則在邏輯上保持SIMD的執(zhí)行模式。

3 仿真系統(tǒng)評估

本文的目標系統(tǒng)如圖4(a)所示。它由多個計算節(jié)點以Torus片上網(wǎng)絡(luò)連接構(gòu)成,其計算節(jié)點數(shù)目可以根據(jù)應(yīng)用需求進行擴展。對應(yīng)的仿真系統(tǒng)如圖4(b)所示。在仿真系統(tǒng)中,采用一個虛擬計算節(jié)點(VAU)代替目標系統(tǒng)中的p個計算節(jié)點,圖4(b)以p=4為例,展示了仿真系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。目標系統(tǒng)中p個計算節(jié)點的計算操作都由VAU以圖2的工作模式完成。VAU中包含一個現(xiàn)場保存存儲器(context backup),用于保存目標系統(tǒng)中p個計算節(jié)點的中間結(jié)果。contextbackup的容量為每個計算節(jié)點中本地存儲器容量的p倍,這樣,context backup就有足夠的能力存儲p個計算節(jié)點的中間結(jié)果,從而減少與外部存儲器的數(shù)據(jù)交換,減少VAU的停頓時間。

采用FPGA EP2S180(擁有143 520 ALUT,相當于18萬邏輯門)實現(xiàn)了多種結(jié)構(gòu)(計算節(jié)點的數(shù)目不同)的目標系統(tǒng)和基于仿真模型的仿真系統(tǒng),并利用相應(yīng)的硬件綜合工具Quartus分析仿真系統(tǒng)的FPGA資源開銷。系統(tǒng)采用包含1個cluster的MASA流處理器作為計算節(jié)點。為更好地驗證仿真模型,流處理器中采用功能裁剪的cluster,如圖4所示,cluster中僅包含3個計算單元和1個I/O單元,并相應(yīng)降低指令和數(shù)據(jù)存儲器的容量。在仿真系統(tǒng)中,VAU中的processor為流處理器中的核心計算部件,context backup代替了片上存儲部件,其容量為SRF的p倍。該實驗的目的是分析所提出的仿真模型對仿真系統(tǒng)的硬件資源消耗和仿真速度的影響。

3.1 資源消耗分析

圖5是目標系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)的FPGA資源消耗統(tǒng)計。由于布局布線的需求,F(xiàn)PGA芯片的資源使用率最高通常只能達到70%~80%。圖5中“×”標識表示當前配置超出EP2S180的仿真能力??梢钥闯?,在不采用仿真優(yōu)化技術(shù)時,EP2S180可仿真的最大規(guī)模目標系統(tǒng)為24個計算節(jié)點?;诒疚牡姆抡婺P?,當p值等于4時,EP2S180的仿真能力提高至64個節(jié)點;當p值等于8時,其仿真能力提高至96個節(jié)點。當p值增大時,其仿真能力可進一步提升。實驗結(jié)果表明,本文提出的仿真模型能夠增大FPGA芯片可仿真系統(tǒng)的規(guī)模。


3.2 仿真速度分析

本文采用矩陣乘運算,分別在8、16、32個節(jié)點的目標系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)上執(zhí)行,測試二者的仿真速度。目標系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)的工作頻率為75 MHz。圖6展示了二者的執(zhí)行時間。

可以看出,仿真系統(tǒng)的執(zhí)行時間大于目標系統(tǒng)。其時間增量主要是由于仿真系統(tǒng)將目標系統(tǒng)中多個processor并行處理的任務(wù)移植到一個VAU上串行執(zhí)行造成。仿真系統(tǒng)沒有改變目標系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸路徑和模式,因此,數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間并沒有增加。另外,由于VAU虛擬的p個pro-cessor共享了存儲空間,仿真系統(tǒng)中消除了p個processor之間的數(shù)據(jù)傳輸時間。雖然仿真系統(tǒng)相對于目標系統(tǒng)執(zhí)行時間有所增加,但其時間增量處于秒級。相對于緩慢的軟件模擬器,并綜合考慮仿真模型對FPGA仿真規(guī)模帶來的好處,因此認為該仿真模型帶來的仿真時間增量是可以接受的。

4 結(jié)束語

本文提出了面向?qū)ΨQ多核體系結(jié)構(gòu)的FPGA仿真模型,以及基于該模型的多核/眾核、SIMD體系結(jié)構(gòu)的執(zhí)行模式。相對于軟硬件聯(lián)合仿真方法,該仿真模型減少了軟硬件協(xié)同邏輯并避免了設(shè)計復(fù)雜的軟件劃分算法。實驗結(jié)果表明,面向?qū)ΨQ多核體系結(jié)構(gòu)的FPGA仿真模型能有效地減少仿真系統(tǒng)FPGA資源的需求,增大FPGA的仿真規(guī)模,并且其帶來的仿真時間增量是可接受的。但該仿真模型主要是面向?qū)ΨQ體系結(jié)構(gòu),而不適用于異構(gòu)多核系統(tǒng)等非對稱結(jié)構(gòu)。



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