一种基于离散Hopfield神经网络的RTOS功耗优化方法

• 作者: 李志蜀 沈艳 王殿辉 郭兵 陈向东
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 功耗优化 RTOS 软/硬件划分 SoC
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1573-1579
• 页数: 7页
• 分类号: TP316
• 字数: 6039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2007.09.011

摘要

RTOS(Real-Time Operating System,实时操作系统)是SoC(System-on-a-Chip,系统芯片或片上系统)的一个重要组成部分,其功耗一般约占整个系统功耗30～40%的比例,而基于软/硬件划分的RTOS功耗优化方法(简称RTOS-Power划分)能够明显地减少SoC的功耗.因此,文中首先引入了RTOS-Power划分问题的一个新模型,这有助于理解RTOS-Power划分的本质.然后,提出了一种基于离散Hopfield神经网络的RTOS-Power划分方法,重新定义了神经网络的神经元表示、能量函数、运行方程和系数.最后,对该方法进行了仿真实验,并同遗传算法和蚂蚁算法进行了性能比较.实验结果表明:该文提出的方法能够以相对较小的代价(FPGA开销小于4K个可编程逻辑块)取得高达60%的功耗节省,同时,与纯软件实现的RTOS相比,系统性能也得到了相应的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志蜀	四川大学计算机学院	215	2961	28.0	46.0
2	沈艳	电子科技大学机械电子工程学院	33	322	11.0	17.0
3	陈向东	西南交通大学信息科学与技术学院	159	826	13.0	17.0
4	郭兵	四川大学计算机学院	69	488	12.0	20.0