面向新型传感器应用的信息感知多任务处理器架构研究

本课题面向能量采集型高性能传感器嵌入式应用开拓性地研究用于传感器信号处理的以信息感知为中心的多任务节点处理器架构。此类处理器根据信号和能量供应等外部环境的信息动态地进行任务调度、功耗管理和参数配置等系统管理，具有自适应能力和数据筛选能力，可以解决环境与输入的不确定性和大数据量处理所造成的系统功耗效率不足的问题。研究内容包括任务调度和功耗管理方法、传感器体系结构和关键实现技术。拟采用的技术路线是以多数据流的观点采用统一的数据流处理机架构实现信号处理和环境信息分析、并采用并行硬件数据分析和查询技术和片上网络互连等。本课题着眼于多任务情况下的功耗感知任务调度与功耗管理这一新问题，创新性地提出信息感知任务调度的概念，探索新型的自适应传感器处理器架构，该架构对任务请求和环境变化采用统一的分析和响应机制，有利于实现多参数的实时优化,具有重要的应用价值和理

本课题面向能量采集型传感器应用研究用于传感器信号处理的以信息感知为中心的多任务节点处理器架构。此类处理器根据信号和能量供应等外部环境的信息动态地进行任务调度、功耗管理和参数配置等系统管理，具有自适应能力和数据筛选能力，可以解决环境与输入的不确定性和大数据量处理所造成的系统功耗效率不足的问题。研究中最终确定了“信息感知的可裁剪的异质多核SoC”这一基本方向，本课题围绕此种平台开展了任务调度和功耗管理算法研究，传感器信号处理运算、加密算法等关键运算的高能效片上实现方法研究，还对脑机接口、粒子探测、混合动力汽车储能管理等应用进行了深入研究；自行研制了事务级SoC功耗仿真器以满足实验分析和编程模型研究的需要。研究期间取得的主要成果有：提出了一套适合传感器应用特点的高能效的能量采集多核SoC自我管理的解决方案，包括任务调度和功耗管理算法、作为支撑的信息感知和控制硬件子系统结构，底层IP接口电路等；实现了脑机接口和粒子探测的全自动多功能集成信号处理单片系统，使得相关应用的便携化实时信号处理成为可能，解决了一系列复杂运算的高能效片上实现问题，搭建的具有一定通用性的事务级SoC功耗仿真平台是开展低功耗SoC设计的基础性工具；所提出的“可裁剪片上系统”概念获得了北京市自然科学基金资助。