章子凱，武繼剛，姜文超，劉竹松

(廣東工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院,廣東 廣州 510006)

1 引言

隨著納米科技的不斷進(jìn)步，超大規(guī)模集成電路VLSI(Very Large Scale Integration)的集成技術(shù)和制造工藝發(fā)展日趨成熟，單一芯片上可以集成的處理器單元也越來越多。這些芯片可以并行高速處理大量的數(shù)據(jù)信息，多核、眾核高性能計算機(jī)的計算能力得到了極大增強(qiáng)。然而，在集成密度呈指數(shù)倍增長的趨勢下，大規(guī)模集成電路制造和使用過程中處理器單元出現(xiàn)故障的概率也隨之增大，嚴(yán)重影響了電路的可靠性。所以，為片上網(wǎng)絡(luò)設(shè)計快速高效的容錯系統(tǒng)，是一個十分有意義的研究課題。

最常用的容錯技術(shù)為冗余重構(gòu)方法(Redundancy Approach)和降階重構(gòu)方法(Degradable Approach)。在冗余重構(gòu)方法[1 - 5]中，原有處理器陣列上額外附加了預(yù)先固定數(shù)目的冗余處理器單元,當(dāng)處理器陣列中某些常規(guī)單元出現(xiàn)故障時，冗余單元將會替代故障單元。這種方法重構(gòu)出的目標(biāo)陣列是固定的。雖然冗余方法比較容易實現(xiàn)，但是它通常需要足夠數(shù)量的備用處理器單元。一旦冗余處理器單元替代失敗，系統(tǒng)將會失效。在降階重構(gòu)方法[6 - 8]中，陣列中不附加額外的處理器單元。當(dāng)陣列中某些單元出現(xiàn)故障時，使用盡可能多的無故障單元來重構(gòu)出一個目標(biāo)陣列，最大限度地提高無故障處理器單元的利用率。在實際應(yīng)用中可以根據(jù)需求來靈活調(diào)整目標(biāo)陣列的大小，但重構(gòu)后所得陣列規(guī)模通常小于初始物理陣列。

文獻(xiàn)[9]利用啟發(fā)式算法以及文獻(xiàn)[10]利用遺傳算法，將規(guī)模較小的物理陣列重構(gòu)出一個最大的目標(biāo)陣列。文獻(xiàn)[11]提出了基于啟發(fā)式策略和動態(tài)規(guī)劃思想的新技術(shù)，通過降低目標(biāo)陣列中長連接的數(shù)目來減少通信鏈路的長度，從而在保持系統(tǒng)性能的前提下降低了功率的損耗。文獻(xiàn)[12]提出了一種新的技術(shù)來加速可降階的處理器陣列的重構(gòu)過程。文獻(xiàn)[13]研究了在含有開關(guān)故障的情況下處理器陣列上的選路策略。

此外，文獻(xiàn)[14]將二維陣列上的重構(gòu)問題推廣到三維陣列上，提出了一種三維處理器陣列上的貪心列選路算法。文獻(xiàn)[15]提出了三維的處理器陣列上的不回溯的重構(gòu)算法，該方法在不丟失邏輯列的情況下，通過消減回溯的操作加速重構(gòu)過程。

但是，這些重構(gòu)技術(shù)大多數(shù)都是討論串行重構(gòu)算法，對于并行重構(gòu)算法的研究尚不多見。文獻(xiàn)[16]提出了基于多線程技術(shù)的并行重構(gòu)算法，但是后繼線程必須在前一個線程選路深度達(dá)到一定條件時才能開始。文獻(xiàn)[17]提出了橫向劃分的基于分治策略的并行構(gòu)造單一邏輯列的算法，使得重構(gòu)速度有了很大的提升，加速比的提升尤為顯著。因為單條邏輯列的重構(gòu)生成可能波及到物理陣列上的很大區(qū)域(類似于數(shù)據(jù)的強(qiáng)相關(guān)性)。所以邏輯列的并行生成以及邏輯列的歸并過程，會使得相關(guān)性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)被重復(fù)讀取和擦除。事實上，在重構(gòu)過程中由于沒有辦法判斷在物理陣列上能夠波及的具體范圍，往往需要把整個物理陣列都讀取進(jìn)來。這種沒有細(xì)致考慮處理器之間依賴性的劃分方式，使得內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)冗余很多，總線通信量很大甚至?xí)霈F(xiàn)擁堵，運算過程不夠連貫，數(shù)據(jù)利用率較低。文獻(xiàn)[18] 采用硬件描述語言 VHDL(Very-High Speed Integrate Circuit Hardware Description Language)設(shè)計重構(gòu)了文獻(xiàn)[16]中的算法，通過引腳協(xié)調(diào)相鄰選路過程之間的矛盾，使得該算法能夠多列同時向下選路，提高了重構(gòu)效率。但是，該算法重構(gòu)出的陣列不能保證是最大的目標(biāo)陣列，而且算法擴(kuò)展到大規(guī)模處理器陣列時，性能不佳。

本文提出了基于橫向分塊劃分的并行分治重構(gòu)策略，在行穿越和列選路約束條件下，實現(xiàn)了最大的目標(biāo)子陣列的重構(gòu)，最大限度地保證了大規(guī)模集成電路中無故障處理器單元的利用率。本文主要貢獻(xiàn)如下：(1)提出了一種處理器陣列橫向分塊的重構(gòu)算法，使得內(nèi)存中的數(shù)據(jù)利用率提高，總線之間的通信量銳減，運算過程相對連貫，數(shù)據(jù)重復(fù)調(diào)用率降低。(2)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的分塊劃分與并行處理，執(zhí)行過程中生成的邏輯子陣列也是可用陣列，根據(jù)目標(biāo)陣列大小的需求，算法可以隨時終止。(3)實現(xiàn)了多條邏輯列的并行生成，與現(xiàn)有的算法相比，本文提出的算法是目前運算速度最快的并行重構(gòu)算法。(4)算法具有良好的可擴(kuò)展性，更加有利于大規(guī)模以及超大規(guī)模處理器陣列的重構(gòu)。

2 容錯處理器陣列及重構(gòu)算法回顧

物理處理器陣列是指多處理器之間以開關(guān)鏈接而成的網(wǎng)狀(Mesh)結(jié)構(gòu)，開關(guān)功能的轉(zhuǎn)換用來實現(xiàn)物理陣列的邏輯重構(gòu)。在芯片制造完成后,制造工序中不同環(huán)節(jié)的可能失誤,往往不能保證物理陣列中可用處理器的原始數(shù)量。特別是當(dāng)這種高性能處理器架構(gòu)應(yīng)用到航空航天飛行器中時，發(fā)射與飛行中的各種不確定因素,不可避免地會引發(fā)處理器的故障。 容錯技術(shù)成為系統(tǒng)可靠性不可或缺的保障。由于陣列結(jié)構(gòu)自身具有潛在的并行處理能力，處理器間的邏輯重構(gòu)同樣可以實現(xiàn)高度的并行化,因此對其容錯重構(gòu)的并行算法研究依然方興未艾。

在本文中,H表示一個m×n的物理處理器陣列，該陣列可能含有不能工作的處理器單元，這種處理器單元被稱為故障處理器單元。ρ表示H上故障處理器單元的比率,從而在物理處理器陣列中正常工作的處理器單元個數(shù)N=(1-ρ)·m·n。通過開關(guān)狀態(tài)變化而構(gòu)造的無故障處理器陣列稱為邏輯陣列，記作T。H中出現(xiàn)的行(列)叫做物理行(列),在T中出現(xiàn)的行(列)叫做邏輯行(列)。

Figure 1 Architecture,switch states and routing schemes圖1 容錯結(jié)構(gòu)、開關(guān)狀態(tài)和選路方式

圖1a給出了一個大小為4×4的物理處理器陣列。相鄰的處理器單元(字母e表示)通過開關(guān)和鏈路進(jìn)行連接。每個開關(guān)具有4種狀態(tài)，如圖1b所示。圖1中，每個方框代表一個處理器單元，圓圈代表開關(guān)。其中灰色方框表示故障處理器單元，白色方框為無故障處理器單元。通過改變處理器單元間的開關(guān)狀態(tài)可使無故障處理器單元之間進(jìn)行通信，從而使這種結(jié)構(gòu)具有容錯性。處理器陣列重構(gòu)算法通常使用兩種控制方案即行穿越和列選路得到邏輯陣列。如圖1c所示為行穿越方案，當(dāng)e(i,j)是故障單元時，e(i,j-1)可以通過e(i,j)中的內(nèi)部穿越線路和e(i,j+1)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。在列選路中，當(dāng)|j-j′| ≤d時,e(i,j)通過改變相關(guān)的開關(guān)狀態(tài)和e(i+1,j′)相連。一般來說，為了減小開關(guān)機(jī)制的復(fù)雜性以及物理實現(xiàn)的代價，應(yīng)使d越小越好。本文沿用文獻(xiàn)[7,8]的規(guī)定，即：d≤1。本文定義adj(e)為處理器單元e通過開關(guān)狀態(tài)變化可以連接的列距離小于或等于1的下一行處理器單元的集合。如圖1d中所示的列選路，e(i,j)可以通過改變開關(guān)，連接第i+1行中的三個處理器單元e(i+1,j-1)、e(i+1,j)和e(i+1,j+1)中的一個。所以adj(e(i,j))={e(i+1,j-1)，e(i+1,j)，e(i+1,j+1)}。

處理器陣列的常用串行重構(gòu)算法(記作GCR(Greedy Column Rerouting)[7,8])采用從左至右的方式選擇后繼單元構(gòu)造邏輯列，每次迭代產(chǎn)生當(dāng)前最左的邏輯列，這些邏輯列組成目標(biāo)陣列。其迭代過程如下:

(1)選取位于第一個物理行上當(dāng)前最左的無故障處理器單元u作為當(dāng)前邏輯列的起始點。

(2)選取集合adj(u) 中當(dāng)前最左的處理器單元v作為處理器單元u的后繼點。

在迭代過程中的每一步，GCR算法都試圖將當(dāng)前處理器單元v與位于集合adj(v)中最左的且沒有被檢測過的處理器單元相連。一旦v在集合adj(v)中找不到可連接的后繼單元，即無法通過處理器單元v連接后面的節(jié)點形成邏輯列，則算法將回溯到當(dāng)前處理器單元v的前驅(qū)處理器單元w，選擇位于集合adj(w)-v中最左的處理器單元作為w的后繼點。上述迭代過程持續(xù)進(jìn)行直到以下兩種情況:(1)當(dāng)前位于第k-1行的處理器單元v已與位于最后一行(第k行)上的處理器單元相連;(2)算法回溯到第一行中的某個單元u。GCR算法以從左至右、從上到下的方式構(gòu)造當(dāng)前最左邏輯列，直到物理陣列中無法再生成新的邏輯列。GCR算法的詳細(xì)描述見文獻(xiàn)[8]。

目前，最新的并行重構(gòu)算法是文獻(xiàn)[15]提出的PRDC(Parallel Reconfiguration algorithm based on Divide-and -Conquer)算法，其設(shè)計思想可遞歸地描述如下：

在每條邏輯列的生成過程中，將整個邏輯列視作位于上半個物理陣列中的邏輯列段lup與位于下半個物理陣列的邏輯列段ldown的‘歸并’對接的結(jié)果。這種歸并對接操作記作++，即l=lup++ldown。算法遞歸地生成lup與ldown,直到邏輯列段的長度為1時終止。多個邏輯列段的歸并使用同樣數(shù)目的處理器實現(xiàn)同步并行。PDRC算法的詳細(xì)描述見文獻(xiàn)[15]。

目前，PRDC算法對單條邏輯列的生成實現(xiàn)了并行化，而對于最大目標(biāo)陣列的多條邏輯列同步并行生成，沒有相關(guān)算法提出。本文提出的算法就是用來解決多條邏輯列并行生成最大目標(biāo)陣列問題。

3 陣列分塊與多列并行重構(gòu)

處理器陣列結(jié)構(gòu)本身適合分治算法的應(yīng)用，它可以被劃分成具有相似規(guī)模的子塊，子塊上可以同時進(jìn)行選路操作，從而提高邏輯陣列的重構(gòu)速度?；谶@個原理，利用分治法潛在的良好并行性，本文提出了處理器陣列分塊劃分的多邏輯列并行重構(gòu)算法(記為 MPGCR(Multple Columns Parallel Greedy Reconfiguration)算法)。首先，對整個物理陣列進(jìn)行橫向分塊劃分；然后在劃分后形成的子塊上同時采用GCR算法進(jìn)行選路重構(gòu)，得到邏輯子陣列；最后并行歸并這些邏輯子陣列，得到目標(biāo)邏輯陣列。

MPGCR算法分為三個過程，分別是陣列分塊劃分、子陣列重構(gòu)以及子陣列的歸并。具體過程介紹如下。

3.1 陣列分塊劃分與子陣列重構(gòu)

在陣列分塊劃分過程中，初始物理陣列均勻劃分成多個物理子陣列。為了準(zhǔn)確描述本文的算法，我們對此過程給出如下相關(guān)定義。

在子陣列重構(gòu)過程中，物理子陣列Bi重構(gòu)出的邏輯子陣列用Ti表示。將p個物理子陣列B0,B1,B2,…,Bp-1分配給p處理器，并行使用GCR生成相應(yīng)的邏輯子陣列T0,T1,T2,…,Tp-1。

3.2 子陣列的歸并

圖2給出了4個物理子陣列B0,B1,B2,B3的歸并過程。首先，在初次歸并過程中，物理子陣列所對應(yīng)的邏輯子陣列T0,T1,T2,T3被分成{T0,T1},{T2,T3}兩組，同時進(jìn)行子陣列歸并，得到更新的目標(biāo)子陣列T0、T1,然后進(jìn)行第二次歸并，得到目標(biāo)陣列T0。

Figure 2 Procedure of merge圖2 歸并的整體過程

在兩個子陣列的具體歸并過程中，設(shè)相鄰邏輯處理器子陣列為Ti、Tj(j=i+1)，這兩個子陣列上邏輯列段的集合分別為Ci、Cj。設(shè)Ci、Cj中分別有x、y個邏輯列段，那么對應(yīng)的Ci= {Ci,0,Ci,1,Ci.2,…,Ci,x-1}，Cj= {Cj,0,Cj,1,Cj,2,…,Cj,y-1}。令處理器單元ei,x、ej,y分別為邏輯列Ci,x、Cj,y的結(jié)束斷點和開始節(jié)點。col(ei,x)、col(ej,y)表示的是邏輯陣列端點ei,x、ej,y所對應(yīng)的物理陣列的列數(shù)。 在歸并Ti、Tj的過程中，我們從集合Ci、Cj的最左邏輯列段開始，進(jìn)行選路操作，歸并邏輯列。遞歸執(zhí)行這個歸并過程，直到?jīng)]有目標(biāo)子邏輯列生成為止，最終得到目標(biāo)邏輯子陣列。

具體目標(biāo)邏輯子陣列的選路歸并操作過程，通過對col(ei,x)、col(ej,y)大小的比較，可分為如下三種情況：

(1)直接選路。

若col(ei,x)=col(ej,y)，則這兩條邏輯列可以通過直接相連，生成一條邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖3所示,col(ei,1)=col(ej,1),所以在選路時，ei,1與ej,1直接相連，組成了一個大的邏輯列。然后通過對ei,1與ej,2的判斷進(jìn)行下一步選路操作。

Figure 3 Direct_Routing圖3 子塊直接對接方式

(2)下選路。

若col(ei,x) >col(ej,y)，則從ei,x開始通過GCR算法進(jìn)行下選路。下選路又分為三種情況：

①從ei,x開始選路可以到達(dá)Cj,y，則通過這條路徑生成一條邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖4a所示，從ei,1點進(jìn)行GCR選路，與Cj,1上的點有連接，組成了一條大的邏輯列。然后通過對ei,2與ej,2的判斷進(jìn)行下一步選路操作。

②從ei,x開始選路,若不能到達(dá)Cj,y，但可以到達(dá)Cj,z(假設(shè)在邏輯列段中，能夠連接的最左邏輯列的列數(shù)為z)，則通過這條路徑生成一條邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖4b所示，從ei,1點進(jìn)行GCR選路，但是最終沒能與Cj,1上的點有連接，而是連接到Cj,2上的點，形成了一條大的邏輯列。然后通過對ei,2與ej,3的判斷進(jìn)行下一步選路操作。

③從ei,x開始選路，未能到達(dá)集合Cj中的任何一個邏輯列段，則不能生成邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖4c所示，從ei,1點進(jìn)行GCR選路，但是最終沒能與任何邏輯列上的點有連接，形不成大的邏輯列。然后通過判斷ei,2與ej,2進(jìn)行下一步選路操作。

Figure 4 Down_Routing圖4 子塊下選路方式

(3)上選路。

若col(ei,x)

①從ej,y開始選路與Ci,x相交，則生成一條邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖5a所示，從ej,1點進(jìn)行GCR選路，與Ci,1上的點有連接，組成了一條大的邏輯列。然后通過對ei,2與ej,2的判斷進(jìn)行下一步選路操作。

②從ej,y開始選路,若不能到達(dá)Ci,x，但可以到達(dá)Ci,z(假設(shè)在邏輯列段中，能夠連接的最左邏輯列的列數(shù)為z)，則通過這條路徑生成一條邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖5b所示，從ej,1點進(jìn)行GCR選路，但是最終沒能與Ci,1上的點有連接，而是連接到Ci,2上的點，形成了一條大的邏輯列。然后通過判斷ei,3與ej,2進(jìn)行下一步選路操作。

③從ej,y開始選路，未能到達(dá)集合Ci中的任何一個邏輯列段，則不能生成邏輯列。然后，選擇當(dāng)前已更新邏輯陣列的最左邏輯列段，進(jìn)行下一條目標(biāo)邏輯列的生成。

如圖5c所示,從ej,1點進(jìn)行GCR選路，但是最終沒能與任何邏輯列上的點有連接，形不成大的邏輯列。然后通過判斷ei,2與ej,2進(jìn)行下一步選路操作。

Figure 5 Up_Routing圖5 子塊上選路方式

算法的偽代碼描述如下：

Input:H: physical array ofm×n;

B(B0,B1,B2,…,Bp-1):divided block list;

T(T0,T1,T2,…,Tp-1):reconstructed subarrays list;

p: number of processors.

Output:T0: Target array.

Algorithm MPGCR(H,B,p)

begin

/* divideHinto subarrays:B0,B1,B2,…,Bp-1*/

1. If 0≤i≤p-1 then

Bi=(Hi*k,Hi*k+1,Hi*k+2,…,H(i+1 )*k-1)T

else

Bp-1=(H(p-1)*k,H(p-1)*k+1,H(p-1)*k+2,…,Hm-1)T;

/* reconstruct subarrays in parallel */

2. for each processoriin {0,1,…,p-1} parallel do

/* call GCR onBito reconstructTi*/

Ti←GCR(Bi);

/* Conquer:block routing to reconstruct final logical array */

3.num←p;

4. while (num>1) do

begin

Ti← Merge (T2i,T2i+1);

end

5. return;

end

算法中的子陣列歸并過程的偽代碼描述如下：

Input:H: Original physical array;

Ti、Tj: logical arrays.(j=i+1)。

Output:Ti/2: merged logical array。

Procedure Merge(Ti,Tj)

begin

1.Ci←The set of logical segments inTi;

2.Cj←The set of logical segments inTj;

3.N←The size of listCi;

4.M←The size of listCj;

/*ei,x、ej,yare the end PE and the start PE ofCi,x、Cj,y,respectively*/

5. while (x

ifcol(ei,x)=col(ej,y) then

Direct_Routeing(H,ei,x,ej,y);/*直接選路*/

else ifcol(ei,x)>col(ej,y) then

Down_Routeing(H,ei,x,Cj,y);/*下選路*/

else

Up_Routeing(H,ej,y,Ci,x);/*上選路*/

end

為了更好地理解MPGCR算法，本文以一個6×6的處理器陣列為例，如圖6所示，在2核處理器運行環(huán)境下，展示算法并行構(gòu)造最大邏輯陣列的過程。

首先，整個物理陣列被均勻地分給了2個處理器，每個處理器分得一個3×6的子陣列。然后，2個處理器同時調(diào)用GCR算法，構(gòu)建出對應(yīng)的邏輯子陣列。如圖6a所示，上半部分構(gòu)建出了3×3的邏輯子陣列；下半部分構(gòu)建出了3×4的邏輯子陣列。

然后對邏輯子陣列的首尾單元進(jìn)行標(biāo)記，進(jìn)而進(jìn)行合并操作判斷。 處理器單元ei,1,ei,2,ei,3,ej,1,ej,2,ej,3,ej,4分別對應(yīng)所在邏輯列的列尾單元和列首單元。因為col(ei,1)=col(ej,1)，所以直接選路，即ei,1與ej,1直接相連。然后判斷ei,2和ej,2，因為col(ei,2)>col(ej,2)，所以實施下選路，運用GCR算法從ei,2選路直到遇到Cj,2上的處理器單元為止。因為ei,2連到邏輯列Cj,2和Cj,3，所以接下來判斷ei,3與ej,4。因為col(ei,3)

在合并過程結(jié)束后，我們就可以得到如圖6b所示的6×3最大邏輯陣列。

Figure 6 Construction process of the logical array圖6 邏輯陣列的構(gòu)造過程

3.3 算法分析

本文提出以下引理和定理來證明MPGCR算法和GCR算法能生成同樣列數(shù)的邏輯陣列(即最大邏輯陣列)。

引理1對于兩個陣列，如果它們重構(gòu)出的邏輯列數(shù)分別是x、y，那么將這兩個陣列歸并后重構(gòu)出的邏輯列數(shù)不超過min{x,y}。

引理2子塊上選路或下選路過程重構(gòu)出的邏輯列個數(shù)與物理陣列歸并后重構(gòu)出的邏輯列個數(shù)相同。

證明對于兩個相鄰物理子塊Bi、Bj(j=i+1)，假設(shè)Ci,x、Cj,y是歸并過程某一時刻的邏輯列段。假設(shè)在下選路過程中，col(Ci,x)>col(Cj,y)。那么下一步是從Ci,x的下端點ei,x進(jìn)行GCR選路。由于引理1，我們可以將Ci,x邏輯列段規(guī)約成下端點ei,x，這個規(guī)約并不會減少邏輯列數(shù)。子物理塊Bi、Bj可以歸并成物理子塊Bi/2,在這個新的物理塊中產(chǎn)生的邏輯列數(shù)與我們規(guī)約出的新的物理陣列產(chǎn)生的邏輯列數(shù)顯然是相同的。

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如圖7a展示出了兩個物理子塊Bi、Bj的下選路過程。處理器單元ei,1、ei,2分別是邏輯列段Ci,1、Ci,2的下端點。我們將邏輯列段Ci,1、Ci,2規(guī)約成端點，沒有邏輯列生成的端點都認(rèn)為是壞點。如圖7b展示出了規(guī)約形成的物理陣列，經(jīng)過GCR選路，得到2條邏輯列。圖7c是兩個物理子塊Bi、Bj歸并得到的物理陣列，經(jīng)過GCR選路，也得到了2條邏輯列。

上選路是下選路的反向過程。同理可知，上選路也會生成相同列數(shù)的邏輯陣列。所以，子塊上選路或下選路過程重構(gòu)出的邏輯列個數(shù)與物理陣列歸并后重構(gòu)出的邏輯列個數(shù)相同。

Figure 7 Logical column reduce and Down_Routing圖7 邏輯列歸約與下選路

定理1MPGCR算法與GCR算法重構(gòu)出同樣列數(shù)的目標(biāo)邏輯陣列。

證明在MPGCR算法中，子陣列劃分階段H被分成B0,B1,B2,…,Bp-1，這個過程沒有進(jìn)行任何重構(gòu)選路操作，不會影響重構(gòu)產(chǎn)生邏輯列的個數(shù)。子陣列重構(gòu)階段，p個子塊調(diào)用GCR算法并行重構(gòu)生成p個邏輯子陣列，這個過程中的運算只涉及到GCR算法，所以對生成邏輯列個數(shù)也不會產(chǎn)生影響。在子陣列歸并階段，進(jìn)行了logp次歸并操作。在每一次的歸并選路過程中，由引理2可知，上選路和下選路都不會減少最終生成的邏輯列數(shù)。子塊直接對接的情況更不會對生成的邏輯列數(shù)產(chǎn)生影響。所以，MPGCR算法與GCR算法重構(gòu)出同樣列數(shù)的目標(biāo)邏輯陣列。

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現(xiàn)在我們對算法的時間復(fù)雜度進(jìn)行如下分析：假設(shè)陣列規(guī)模為m×n，并行重構(gòu)過程有p個處理器，初始物理陣列被分成p個基本物理子陣列。由p個處理器并行操作，劃分過程花費O(1)時間。每個子陣列重構(gòu)花費時間是O(m·n/p)。最壞情況下，兩個具體子陣列歸并過程中，每生成一條目標(biāo)邏輯子列，需要經(jīng)過m/p(子陣列的行數(shù))次選路操作。在這種情況下，兩個具體子陣列歸并，最多需要n/(m/p)次目標(biāo)邏輯子列生成。子陣列的歸并總共需進(jìn)行l(wèi)ogp次，所以整個歸并過程需要花費時間O((m/p·n)(p/m) logp)=O(nlogp)。 因此，算法的時間復(fù)雜度是O(m·n/p+nlogp)。

4 實驗結(jié)果與分析

本文的編程語言為C++，實驗環(huán)境是AMD A10 PRO-7800B R7，3.50 GHz CPU，4.00 GB RAM，Visual C++ 2010 開發(fā)平臺。由于并行運算的速度很快，本實驗對算法運行時間的測量采用了對程序運行的時鐘周期計數(shù)的方法，單位為μs。實驗結(jié)果為測量50次隨機(jī)實例得到的平均值。

由于文獻(xiàn)[15]中的PRDC算法是目前加速比最高的并行算法，且能夠生成最大目標(biāo)邏輯陣列，所以本文提出的算法與PRDC算法進(jìn)行對比。為客觀評價算法的性能，本文采用與文獻(xiàn)[15]相同的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，在初始化陣列時使用隨機(jī)方法產(chǎn)生故障單元，從而保證了實驗數(shù)據(jù)的合理性以及實驗結(jié)果的可對比性。

從圖8可以看出，當(dāng)陣列錯誤率為0.4，可用處理器數(shù)為2時，MPGCR算法明顯快于PRDC算法，并且陣列越大，新算法相對PRDC算法的運算加速，在時間上就越明顯。而且，在處理器陣列規(guī)模是64×64時，算法性能改進(jìn)幅度最大。具體來說，在處理器陣列規(guī)模是32×32時，新算法相對于PRDC算法快了0.34μs,將PRDC算法改進(jìn)了2.83%；在處理器陣列規(guī)模是64×64時，新算法相對于PRDC算法快了13.91μs,將PRDC算法改進(jìn)了39.55%；在處理器陣列規(guī)模是128×128時，新算法相對于PRDC算法快了16.9μs,將PRDC算法改進(jìn)了17.53%；在處理器陣列規(guī)模是256×256時，新算法相對于PRDC算法快了55.95μs,將PRDC算法改進(jìn)了13.96%。

Figure 8 Comparisons of running time on using cores圖8 核數(shù)為2，算法運算時間對比

陣列越大，新算法相對PRDC算法的運算加速，在時間上就越明顯。這是因為在可用處理器規(guī)模確定的情況下，處理器陣列越大，新算法比PRDC算法分?jǐn)偟矫恳粋€處理器上的通信代價就會越小，處理器每一次運算所用數(shù)據(jù)中冗余的數(shù)據(jù)量也會越小。這個實驗說明，本文所提出的算法更加適合大規(guī)模的處理器陣列重構(gòu)。

在處理器陣列規(guī)模是64×64時，算法性能改進(jìn)幅度最大。這是因為，現(xiàn)有處理器緩存結(jié)構(gòu)對并行計算存在一個通信瓶頸問題。本文提出的新算法，雖然相對于PRDC算法來說減少了總線通信、數(shù)據(jù)冗余，但是邏輯單列生成對多條物理列的依賴性，處理器緩存結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀，是不可改變的。所以，新算法在2核運算，處理器陣列規(guī)模是64×64時，達(dá)到通信瓶頸。當(dāng)陣列規(guī)模更大的時候，通信上會有一定阻塞，影響了性能的穩(wěn)定性。所以，在處理器陣列規(guī)模是64×64時，算法性能改進(jìn)幅度最大。

圖9反映了在陣列錯誤率為0.4時，新、舊算法分別在4核與8核上的運行時間對比。它們的共同規(guī)律就是新算法在較大陣列上比原算法在運行時間上改進(jìn)得相對明顯。這說明本文提出的算法具有良好的可擴(kuò)展性。

Figure 9 Comparisons of running time using 4 cores & 8 cores圖9 核數(shù)為4和8時，算法運算時間對比

Figure 10 Comparison of running time on 128×128 arrays圖10 在128×128陣列上，算法運算時間對比

圖10展示了陣列大小固定為128×128，錯誤率為0.4時，可用處理器數(shù)目變化對運行時間的影響。當(dāng)可用處理器數(shù)目為2時，運算速度顯著快于PRDC算法。隨著參與運算的處理器的增多，本文算法相對于PRDC算法的改進(jìn)就越少。具體來說，在參與并行重構(gòu)的處理器數(shù)目為2時，MPGCR算法相對于PRDC算法的加速為 17.5%；在參與并行重構(gòu)的處理器數(shù)目為4時，MPGCR算法相對于PRDC算法的加速為 10.9%；參與并行重構(gòu)的處理器數(shù)目為8時，MPGCR算法相對于PRDC算法的加速為 8.2%。

這是因為，在陣列大小固定的情況下，隨著可用處理器數(shù)目增多，新算法分?jǐn)偟矫恳粋€處理器上的通信代價就會變小，每一個參與并行運算的處理器每一次運算所用數(shù)據(jù)中冗余的數(shù)據(jù)量也會變小。

表1是本文MPGCR算法在參與并行重構(gòu)運算的處理器數(shù)目為4，陣列錯誤率不同且陣列大小不同時，重構(gòu)陣列所耗費的時間。從表1中可以看出，在不同規(guī)模的陣列中，新算法的運行時間對錯誤率并不敏感。這是因為，算法運行時間包括運算時間以及通信代價，因為通信所耗費的時間在整個運行時間中占據(jù)了較大的比例。

Table 1 Running time of MPGCR using4 cores on H128×128

為了更好地展示MPGCR算法的優(yōu)缺點，我們將其與VHDL并行重構(gòu)算法[18]進(jìn)行性能比較。雖然VHDL并行重構(gòu)算法的擴(kuò)展性欠佳，也不能確保得到最大邏輯陣列，但是該算法在小規(guī)模處理器陣列上的重構(gòu)速度較快，而且能很好地應(yīng)用于FPGA并行運算。由文獻(xiàn)[18]可知，VHDL并行重構(gòu)算法在物理陣列為48×48時，加速比達(dá)到最大。由于VHDL并行重構(gòu)算法重構(gòu)大小為48×48的物理陣列時，使用24個核(實驗所用的CPU支持單核雙線程)參與并行運算，最能直觀地反映出VHDL算法的并行特性。因此，我們計算了在24核并行運算時，MPGCR算法在不同規(guī)模處理器陣列下所能達(dá)到的加速比，并引用VHDL并行重構(gòu)算法的結(jié)果進(jìn)行對比。表2是MPGCR算法與VHDL并行重構(gòu)算法，在24核并行運算時的加速比。

Table 2 Speed up of MPGCR and VHDL parallelreconfiguration algoritym using 24 cores

表2中“*”表示實驗在當(dāng)前條件下不能得到數(shù)據(jù)。

從表2可以看出,在小規(guī)模處理器陣列上，MPGCR算法的加速比低于VHDL并行重構(gòu)算法，這是因為VHDL算法是啟發(fā)式算法，不能保證得到最大的邏輯子陣列。MPGCR算法具有良好的可擴(kuò)展性，能夠在較大陣列上得到良好的加速比，加速比隨著陣列大小的增加而呈現(xiàn)上升趨勢，并且能夠確保得到最大的邏輯子陣列。

5 結(jié)束語

本文根據(jù)網(wǎng)格開關(guān)連接處理器陣列結(jié)構(gòu)的潛在并行性，提出了一種新的處理器陣列劃分方式，使用分治法，設(shè)計了一種可以多條邏輯列并行重構(gòu)的算法。算法在有很好并行性的同時，減少了通信以及計算的數(shù)據(jù)冗余。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有的并行重構(gòu)算法相比，MPGCR算法同樣能生成最大規(guī)模的目標(biāo)陣列并且當(dāng)物理陣列大小為64×64，錯誤率為0.4,2核并行運算時，與現(xiàn)有算法對比，新算法并行重構(gòu)速度提高了39.5%。

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