第5期 姚爱红，等：基于动态可重构FPGA的自演化硬件概述 ·437 更优的结果；而如果在传统设计空间之外搜索，则有 和处理器与可重构逻辑的高速接口可以实现自重构 可能发现传统设计技术无法解决的问题的答案[) 平台.一种典型的自演化硬件体系结构如图1所 广义上的演化硬件不仅包括能够利用演化算法进行 示，.片上微处理器核执行演化算法生成新的配置 电路自动设计的硬件，还包括自适应型传感器以及 位串，通过片上高速总线对可重构逻辑（快RAM)进 能够适应变化的环境、并且在运行期间增强性能或 行动态配置，初始配置信息可以通过配置存储器加 进行自我修复的整个演化系统56] 载，演化结束后生成的配置位串也可以保存到配置 演化硬件主要由演化算法及可重构模拟或数字 存储器中 阵列组成，例如由遗传算法(genetic algorithm,GA) 与现场可编程门阵列(field programmable gate array, ICAP FPGA配置 FPGA)构成.目前，在利用FPGA和GA进行电路的 接口 存储器 演化设计这一方面，演化设计的流程与常规的遗传 微处坦器核 控制逻祺 算法流程相似，包括染色体编码、种群初始化、适 应度评估遗传操作选择、交叉、变异)等步骤的迭 块RAM 代.所不同的是，个体的适应度是通过将个体配置 位串)实际加载到FPGA上，再按照测试集逐项实际 图1自演化硬件体系结构 测试而得到，而演化的日标是找到一个完全符合要 Fig 1 Self-evolvable-hardware architecture 求的个体适应度等于100%).在演化成功之后，将 成熟染色体转换成对应的FPGA配置位串，即可得 根据染色体编码方式、演化过程、芯片种类不 到指定功能的硬件电路！ 同，可以对演化硬件进行如下分类 自演化硬件是在硬件内部完成遗传操作和适应 按照演化硬件时使用的染色体表示方式可分为 度计算Is),例如，在Xilinx VirtexII Po FPGA上利用 直接编码方式和间接编码方式.直接方式即直接将 片上的Power PC微处理器硬核实现遗传算法，在同 FPGA的配置位串作为染色体，在评估和对可编程 一片PGA上演化生成电路O).基于可在运行时 逻辑电路进行配置时可直接将染色体下载到FPGA 动态部分重构的FPGA,利用其片上集成的微处理 中.直接编码方式通过直接对FPGA的配置位串进 器核执行演化算法，结合快速动态重构技术将生成 行演化，以改变门级电路的连接，如图2所示为最小 的染色体位串配置片上的可重构部分，实现适应度 项编码方式对可编程逻辑器件(programmable bgic 实时在线评估，对于实现自修复硬件和自适应硬件 device,LD)的配置位串进行直接演化.由于FP- 都具有重要的意义 GA的配置位串很长s](根据电路规模通常在几万 位到几十万位之间)，若直接将整个配置位串作为 1 自演化硬件结构及分类 染色体进行编码，则由于染色体长，演化过程所需的 通常情况下，FPGA重构时不能改变连线资源 存储和运算量过大，直接限制了演化的速度和所能 的分配，而重构所需的电路配置信息在系统运行过 处理的电路规模.间接编码方式将电路更高层次的 程中动态产生.重构时系统可以不暂停，边重构边工 表达方式（树或语法等）作为染色体，在评估和对电 作&).这种重构系统设计复杂，但灵活性大，能充 路配置时需要经过翻译过程，生成配置位串，间接编 分发挥出硬件运算的效率，较适合应用于高速数字 码方式采用抽象的表达方式，即用树或者语法规则 滤波器、演化计算、定制计算等方面.随着可编程器 产生电路.例如，染色体为按规则产生的衍生树 件容量的增大，高集成度的FPGA可以将整个系统 (derivation tree),树的所有可能结果与电路结构的 集成在单个可编程器件上，构成单芯片可重构系 所有可能结果一一对应.函数型演化硬件如图3所 (system on a programmable chip.SoPC).SoPC 示16]，其演化的基本元素不是门电路，而是基本的 可包含多个处理器、DSP、高速总线、内存、外围组件 功能模块，如加、减模块等.这样既可以获得更为复 和各种不同的专用标准器件，各部件之间可以分别 杂功能的电路，又不增加演化的困难.但是函数型演 通过高速数据通路连接.这种系统中，处理器和可重 化需要新型的函数级可编程逻辑器件(functional 构逻辑是紧密耦合的结构，同时，利用片上存储系统 FPGA,FFPGA)的支持 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net更优的结果 ;而如果在传统设计空间之外搜索 ,则有 可能发现传统设计技术无法解决的问题的答案 [ 4 ] . 广义上的演化硬件不仅包括能够利用演化算法进行 电路自动设计的硬件 ,还包括自适应型传感器以及 能够适应变化的环境、并且在运行期间增强性能或 进行自我修复的整个演化系统 [ 526 ] . 演化硬件主要由演化算法及可重构模拟或数字 阵列组成 ,例如由遗传算法 ( genetic algorithm, GA ) 与现场可编程门阵列 (field p rogrammable gate array, FPGA)构成. 目前 ,在利用 FPGA和 GA进行电路的 演化设计这一方面 ,演化设计的流程与常规的遗传 算法流程相似 [ 7 ] ,包括染色体编码、种群初始化、适 应度评估、遗传操作 (选择、交叉、变异 )等步骤的迭 代. 所不同的是 ,个体的适应度是通过将个体 (配置 位串 )实际加载到 FPGA上 ,再按照测试集逐项实际 测试而得到 ,而演化的目标是找到一个完全符合要 求的个体 (适应度等于 100% ). 在演化成功之后 ,将 成熟染色体转换成对应的 FPGA 配置位串 ,即可得 到指定功能的硬件电路. 自演化硬件是在硬件内部完成遗传操作和适应 度计算 [ 829 ] ,例如 ,在 XilinxV irtexIIPro FPGA上利用 片上的 Power PC微处理器硬核实现遗传算法 ,在同 一片 FPGA上演化生成电路 [ 10211 ] . 基于可在运行时 动态部分重构的 FPGA,利用其片上集成的微处理 器核执行演化算法 ,结合快速动态重构技术将生成 的染色体位串配置片上的可重构部分 ,实现适应度 实时在线评估 ,对于实现自修复硬件和自适应硬件 都具有重要的意义. 1 自演化硬件结构及分类 通常情况下 , FPGA 重构时不能改变连线资源 的分配 ,而重构所需的电路配置信息在系统运行过 程中动态产生. 重构时系统可以不暂停 ,边重构边工 作 [ 8, 12 ] . 这种重构系统设计复杂 , 但灵活性大 ,能充 分发挥出硬件运算的效率 , 较适合应用于高速数字 滤波器、演化计算、定制计算等方面. 随着可编程器 件容量的增大 ,高集成度的 FPGA可以将整个系统 集成在单个可编程器件上 ,构成单芯片可重构系 统 [ 13 ] ( system on a p rogrammable chip, SoPC). SoPC 可包含多个处理器、DSP、高速总线、内存、外围组件 和各种不同的专用标准器件 ,各部件之间可以分别 通过高速数据通路连接. 这种系统中 ,处理器和可重 构逻辑是紧密耦合的结构 ,同时 ,利用片上存储系统 和处理器与可重构逻辑的高速接口可以实现自重构 平台. 一种典型的自演化硬件体系结构如图 1 所 示 [ 7 ] . 片上微处理器核执行演化算法生成新的配置 位串 ,通过片上高速总线对可重构逻辑 (块 RAM)进 行动态配置 ,初始配置信息可以通过配置存储器加 载 ,演化结束后生成的配置位串也可以保存到配置 存储器中. 图 1 自演化硬件体系结构 Fig. 1 Self2evolvable2hardware architecture 根据染色体编码方式、演化过程、芯片种类不 同 ,可以对演化硬件进行如下分类. 按照演化硬件时使用的染色体表示方式可分为 直接编码方式和间接编码方式. 直接方式即直接将 FPGA的配置位串作为染色体 ,在评估和对可编程 逻辑电路进行配置时可直接将染色体下载到 FPGA 中. 直接编码方式通过直接对 FPGA 的配置位串进 行演化 ,以改变门级电路的连接 ,如图 2所示为最小 项编码方式对可编程逻辑器件 ( p rogrammable logic device, PLD)的配置位串进行直接演化 [ 14 ] . 由于 FP2 GA的配置位串很长 [ 15 ] (根据电路规模通常在几万 位到几十万位之间 ) ,若直接将整个配置位串作为 染色体进行编码 ,则由于染色体长 ,演化过程所需的 存储和运算量过大 ,直接限制了演化的速度和所能 处理的电路规模. 间接编码方式将电路更高层次的 表达方式 (树或语法等 )作为染色体 ,在评估和对电 路配置时需要经过翻译过程 ,生成配置位串. 间接编 码方式采用抽象的表达方式 ,即用树或者语法规则 产生电路. 例如 ,染色体为按规则产生的衍生树 ( derivation tree) ,树的所有可能结果与电路结构的 所有可能结果一一对应. 函数型演化硬件如图 3所 示 [ 16 ] ,其演化的基本元素不是门电路 ,而是基本的 功能模块 ,如加、减模块等. 这样既可以获得更为复 杂功能的电路 ,又不增加演化的困难. 但是函数型演 化需要新型的函数级可编程逻辑器件 ( functional FPGA, FFPGA)的支持. 第 5期 姚爱红 ,等 :基于动态可重构 FPGA的自演化硬件概述 ·437· © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net