引言

可重構(gòu)系統(tǒng)是指以軟件改變硬件結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)具體應(yīng)用的計算平臺，一般由非柔性但可編程的處理器和柔性的以程序控制重構(gòu)的數(shù)字邏輯器件構(gòu)成。目前國內(nèi)外的可重構(gòu)系統(tǒng)研究中，采用的可重構(gòu)硬件主要是現(xiàn)場可編程門陣列（Field Programming Gate Array， FPGA）?？芍貥?gòu)系統(tǒng)非常適合于那些對功耗有嚴(yán)格要求或者計算密集的應(yīng)用，因為此類應(yīng)用在FPGA上實現(xiàn)的功耗要大大低于在處理器上實現(xiàn)的功耗。將在FPGA上運(yùn)行的任務(wù)視為“硬件任務(wù)”納入實時操作系統(tǒng)（Realtime Operating System， RTOS）的統(tǒng)一管理范圍，可簡化系統(tǒng)的設(shè)計與管理。因此，需要在傳統(tǒng)的RTOS中引入硬件任務(wù)管理器，實現(xiàn)硬件任務(wù)的管理和調(diào)度。

目前，該研究已經(jīng)取得了一定進(jìn)展。如在參考文獻(xiàn)［1］中提出的商用可重構(gòu)系統(tǒng)OS4RS，包含的主要功能有任務(wù)的創(chuàng)建/銷毀、異構(gòu)任務(wù)的動態(tài)遷移、任務(wù)之間的相互通信等。支持軟/硬件任務(wù)調(diào)試以及允許對操作系統(tǒng)模塊和用戶任務(wù)的跟蹤監(jiān)控，是可重構(gòu)硬件操作系統(tǒng)的重要特征。在參考文獻(xiàn)［2］中設(shè)計了一種基于軟/硬件統(tǒng)一多任務(wù)模型的實時操作系統(tǒng)SHUMμCOS，實現(xiàn)了統(tǒng)一任務(wù)的管理、基于靜態(tài)優(yōu)先級的軟/硬件任務(wù)獨(dú)立調(diào)度、硬件資源的管理以及軟/硬件任務(wù)基于軟件層的通信等機(jī)制。

但是大多數(shù)研究者考慮的軟/硬件調(diào)度算法一般難以在現(xiàn)有的FPGA硬件平臺上實現(xiàn)，如參考文獻(xiàn)［2］中FORS算法采用的2D FPGA資源模型。這是因為當(dāng)前的FPGA技術(shù)只允許所有的任務(wù)占用同樣的“高度”［3］，并且上述工作中幾乎沒有將功耗納入考慮范疇。因此，類似在嵌入式微處理器中廣泛采用動態(tài)電壓調(diào)整（Dynamic Voltage Scaling， DVS）技術(shù)以降低系統(tǒng)功耗，本文提出了一種動態(tài)調(diào)整FPGA工作頻率的算法，在可重構(gòu)系統(tǒng)的性能需求和功耗需求之間達(dá)到平衡，并且可以在當(dāng)前的FPGA技術(shù)條件下實現(xiàn)。

1 調(diào)度模型

1.1 可重構(gòu)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

本文只考慮在當(dāng)前FPGA技術(shù)條件下的可重構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。FPGA分為動態(tài)和靜態(tài)兩部分。動態(tài)部分包括很多可重構(gòu)模塊（Reconfigurable Modules， RM），每個硬件任務(wù)運(yùn)行在1個RM上，各個RM占用的FPGA寬度可以不相等，一般由若干同列的CLB（Configurable Logic Block，可重構(gòu)單元）組成。靜態(tài)部分則負(fù)責(zé)與CPU和RM之間的數(shù)據(jù)交互。

圖1 可重構(gòu)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

假設(shè)FPGA是由很多CLB成陣列排列而成，每1個CLB可以看成1個1×1的單位正方形，1個FPGA則是1個面積為w×h的長方形。其中w為長方形的寬度，h為長方形

圖2 1塊5×4的FPGA

的高度，w×h為該FPGA包含CLB的總數(shù)（即面積）。圖2所示為1塊5×4的FPGA。

在實現(xiàn)中，因為每個RM都使用相同的FPGA高度，即h，所以最小的RM的面積是wmin×h，其中，wmin的大小依賴于硬件任務(wù)需要使用的CLB的個數(shù)。所以，1塊FPGA上RM最多可以有：

當(dāng)對1塊FPGA進(jìn)行配置時，其動態(tài)部分可以劃分成具有不同寬度的RM，從而具有不同CLB需求的多個硬件任務(wù)可以同時運(yùn)行在FPGA上。另外，對其中1個RM進(jìn)行配置時，對于其他正在運(yùn)行的部分沒有影響，從而可重配置硬件使得硬件任務(wù)以一種真正的動態(tài)多任務(wù)方式運(yùn)行。

1.2 任務(wù)定義

① 硬件任務(wù)：硬件任務(wù)是指可重構(gòu)系統(tǒng)中基于FPGA實現(xiàn)的功能模塊。一個硬件任務(wù)配置完成后即可開始執(zhí)行，在完成之前一般不會釋放其占用的可重配置資源，即不能被其他硬件任務(wù)搶占。

② 一個硬件任務(wù)可表示為Ti（fi，max，wi，ai，ci，ti，ei，fworking）。其中，fi，max是硬件任務(wù)可以運(yùn)行在RM上的最大時鐘頻率，這個頻率是由每個具體硬件任務(wù)設(shè)計的時序狀況決定的，所以每個任務(wù)fi，max可能不同。wi是任務(wù)占用的可重構(gòu)硬件的寬度資源，ai表示硬件任務(wù)的到達(dá)時間，ci表示硬件任務(wù)的最后完成時限，ti是硬件任務(wù)工作在fi，max時的運(yùn)行時間。本文中不單獨(dú)考慮硬件任務(wù)在FPGA上的配置時間，而是把它并入運(yùn)行時間中一起考慮。e是硬件任務(wù)工作在fi，max時的功耗，可由參考文獻(xiàn)［4］建立的功耗模型進(jìn)行估算。fworking是該任務(wù)在運(yùn)行時FPGA的實際頻率。

硬件任務(wù)的功耗和硬件的運(yùn)行頻率直接相關(guān)，因此，可以使用以下2個公式對硬件任務(wù)實際的運(yùn)行時間和功耗進(jìn)行估算：

其中，f是硬件任務(wù)實際的運(yùn)行頻率。

2 功耗相關(guān)硬件任務(wù)調(diào)度算法EEHTS

2.1 硬件任務(wù)調(diào)度器設(shè)計

目標(biāo)系統(tǒng)如圖3所示。用戶程序分為2部分，其中軟件任務(wù)運(yùn)行在CPU上，硬件任務(wù)運(yùn)行在FPGA上。本文中只考慮功耗相關(guān)的硬件任務(wù)的調(diào)度，目標(biāo)是將軟/硬件任務(wù)統(tǒng)一起來進(jìn)行考慮，在滿足任務(wù)截止時限要求的情況下降低系統(tǒng)的整體功耗，即：

圖3 硬件任務(wù)調(diào)度器

2.2 調(diào)度原則和放置原則

在嵌入式系統(tǒng)中，任務(wù)的正確性不但依賴于其功能正確性，而且依賴于其執(zhí)行的及時性，所以確保任務(wù)不錯過截止期是最重要的調(diào)度依據(jù)。在滿足任務(wù)截止時間的前提下，1個新到達(dá)的硬件任務(wù)Ti的最遲開始執(zhí)行時間（Last Starting time， LST）為LST（Ti）=ci-ti，如果Ti在放置時沒有找到合適的位置，調(diào)度器并不立刻拒絕Ti，因為只要在LST（Ti）之前有滿足Ti需求的資源被釋放，那么Ti仍然可以滿足其截止期要求。在EEHTS算法中，需要維護(hù)到達(dá)任務(wù)列表Alist，Alist中保存所有已經(jīng)到達(dá)且未能成功分配的任務(wù)。已到達(dá)列表的任務(wù)按照任務(wù)的LST增序排列，即按照最早最遲開始時間優(yōu)先（Earliest Last Starting time First ， ELST）的原則進(jìn)行調(diào)度。

硬件任務(wù)調(diào)度器的核心是進(jìn)行定位分配，即根據(jù)硬件任務(wù)占用FPGA資源大小在FPGA上尋找合適的位置對FPGA進(jìn)行配置，如參考文獻(xiàn)［5］中提出的MER算法。但是此類算法采用的FPGA面積模型都是2D資源模型，并不能在當(dāng)前的FPGA技術(shù)條件下實現(xiàn)，所以本文采用類似傳統(tǒng)操作系統(tǒng)管理存儲器資源的方法，即首次適配（FirstFit）［6］算法。在EEHTS算法中，需要維護(hù)空白資源列表B，B中保存了所有當(dāng)前未被使用的FPGA上的空白區(qū)域。放置成功的硬件任務(wù)即可開始配置運(yùn)行，因此在EEHTS算法中需要維護(hù)正在運(yùn)行的任務(wù)列表Elist。執(zhí)行列表Elist中包含所有正在運(yùn)行的硬件任務(wù)Ti，任務(wù)按照執(zhí)行完畢時間的增序排列。

在硬件任務(wù)完成之前，不能被其他任務(wù)搶占；當(dāng)硬件任務(wù)完成之后，即可釋放其占用的FPGA資源，并將執(zhí)行完畢的任務(wù)插入到執(zhí)行完畢任務(wù)列表Flist中。這個特點(diǎn)是硬件任務(wù)和軟件任務(wù)的顯著區(qū)別。

2.3 功耗相關(guān)硬件任務(wù)調(diào)度算法EEHTS

（1） 算法1：EEHTS算法

1： for Ti∈Alist do

2： if （ FirstFit （Ti，B） ） then

3：Place Ti on FPGA

4：Elist=Elist+Ti

5：Alist=Alist-Ti

6： fe=SelectWorkingFrequency（Elist，F(xiàn)）

7：if （fe

8：fworking=fe

9：endif

10：start Ti at fworking

11：return ACCEPT

12：elseif LST（Ti）》=t

13：return REJECT

14：else

15：return NULL

16：end if

在任何時刻t，EEHTS算法首先檢查Alist隊列中的第1個任務(wù)Ti，函數(shù)有3種可能的返回結(jié)果：ACCEPT、REJECT和NULL。第2行中如果FPGA空白區(qū)域列表B中有合適的位置放置任務(wù)Ti，那么將Ti加入到Elist中，然后第6行重新計算1個更加優(yōu)化的FPGA頻率fe，如果fe小于當(dāng)前FPGA運(yùn)行的頻率fworking，并且在fe下所有Elist中任務(wù)均能在其截止期內(nèi)完成，那么說明可以在保證任務(wù)截止期的條件下通過降低頻率而降低硬件任務(wù)的整體功耗，所以此時算法返回ACCEPT；第13行如果任務(wù)即將或者已經(jīng)錯過最遲開始時間，那么此時函數(shù)返回REJECT，表示此任務(wù)被拒絕；第15行如果當(dāng)前時刻沒有合適的位置，但是任務(wù)仍沒有到其最遲開始時間，表示在將來的時刻仍然可能獲得任務(wù)所需資源，所以函數(shù)返回結(jié)果NULL。

算法1中第6行重新計算FPGA工作頻率的算法如算法2所示，其中F是所有硬件任務(wù)工作頻率值的集合。需要說明的是，同一時刻在FPGA運(yùn)行的硬件任務(wù)的工作頻率值必須相同，并且選擇5作為FPGA頻率的增量也是符合實際FPGA技術(shù)情況的。

（2） 算法2：選擇最優(yōu)的頻率值作為FPGA的運(yùn)行頻率

步驟1： fscheduled，max=min（fi，min|Ti∈Elist）

步驟2： 對于F集合中的滿足fmin≤f≤fscheduled，max的每個f值，計算：

選取使得計算步驟2中結(jié)果最小的f值作為FPGA的運(yùn)行頻率值，從而使得FPGA的總體功耗最低。

3 模擬實驗及分析

由于當(dāng)前并沒有一個統(tǒng)一的基準(zhǔn)用于評價可重構(gòu)系統(tǒng)功耗相關(guān)的調(diào)度算法，因此采取了類似參考文獻(xiàn)［2］中的模擬實驗?zāi)Ｐ驮O(shè)計了離散時鐘的模擬器，模仿實時系統(tǒng)中的時鐘滴答以進(jìn)行任務(wù)截止期的檢查。然后設(shè)計隨機(jī)任務(wù)生成器，生成分別含有1 000、2 000、3 000、4 000、5 000、6 000個Ti（fi，max，wi，ai，ci，ti，ei，fworking）的任務(wù)集，硬件任務(wù)的寬度和執(zhí)行時間也是隨機(jī)生成的。

假定目標(biāo)器件為 Xilinx Virtex XCV1000，共 96列×64 行，其中可用于配置硬件任務(wù)的動態(tài)部分是80 列，其他用于操作系統(tǒng)進(jìn)行通信和 I/O。模擬實驗中采用的參數(shù)如下： 任務(wù)的最小寬度wmin=1，Nmax=80，任務(wù)的寬度范圍wi為1~80；fmin=20 MHz，fmax=100 MHz，所以各個任務(wù)的可運(yùn)行的最大頻率fi，max∈［20，25，…，1 000］；

任務(wù)在fi，max頻率時的運(yùn)行時間ti范圍為100~1 000 ms。ei范圍為20~200 mJ，ei的大小和任務(wù)寬度相關(guān)。到達(dá)時間范圍0.5~500 ms，模擬器的時鐘滴答設(shè)置為500 μs。分別模擬了采用ELST算法和EEHTS算法的任務(wù)集的總體運(yùn)行時間和整體功耗，如圖4和圖5所示。從圖4中可以看到，采用ELST算法的任務(wù)運(yùn)行時間曲線要比采用EEHTS算法的低，這是因為只采用ELST算法時并不改變FPGA的運(yùn)行頻率，F(xiàn)PGA始終使用最高頻率運(yùn)行，顯然這種方法的功耗會大于EEHTS算法，實驗結(jié)果也證明了這點(diǎn)。如圖5所示，EEHTS算法雖然犧牲了一些時間性能，但是硬件任務(wù)仍然可以在其截止期內(nèi)完成，并且相對于ELST算法，硬件任務(wù)功耗大約降低了32%。

圖4 總體運(yùn)行時間

圖5 總體任務(wù)功耗

結(jié)語

在嵌入式系統(tǒng)中，低功耗是非常重要的目標(biāo)。本文通過對可重構(gòu)系統(tǒng)中硬件任務(wù)調(diào)度算法的研究，在對硬件任務(wù)調(diào)度時加入了對功耗的考慮，動態(tài)改變硬件任務(wù)運(yùn)行的頻率，從而降低系統(tǒng)整體功耗。