轉(zhuǎn)變硬件成軟件：多核心環(huán)境的高效程序?qū)懽?/h1>
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透過自動化的處理器同步，我們能降低研發(fā)特殊應(yīng)用協(xié)同處理器所需的成本與時間，并透過以軟件為中心的模式來開發(fā)產(chǎn)品。
軟件的功能性建立之后，關(guān)鍵的軟件工作可分擔(dān)給已針對該應(yīng)用進行過最佳化的協(xié)同處理器來執(zhí)行。每個協(xié)同處理器都已針對效能、即時、以及空間等方面的要求進行最佳化設(shè)計，并且完全可程序化，因此在上市后還能進行擴充與優(yōu)化功能的動作。協(xié)同處理器的簡化與速度可以提供更大的機板設(shè)計空間，相同的軟件也可重新設(shè)定不同的目標以因應(yīng)不同的產(chǎn)品價位與效能需求。
業(yè)者必須運用多核心架構(gòu)來因應(yīng)嵌入式電子系統(tǒng)對于高效能與低功耗的需求。根據(jù)International Business Strategies（IBS）的研究顯示，嵌入式軟件在90納米領(lǐng)域已成為一項主流設(shè)計模式。嵌入式軟件如今主導(dǎo)SoC設(shè)計。
IBS的這項研究也發(fā)現(xiàn)，架構(gòu)設(shè)計的工作投入現(xiàn)在出現(xiàn)大幅增加的趨勢。而大多數(shù)的投入是為了提升處理與通訊的效率，以確保能達成嵌入式軟件的效能目標。即使針對開發(fā)架構(gòu)的投入越來越多，硬件設(shè)計的昂貴成本仍然限制業(yè)者進行擴大架構(gòu)開發(fā)的意愿。
隨著處理器同步技術(shù)的進步，開發(fā)特定應(yīng)用處理組件的時間與成本已被大幅降低，并創(chuàng)造出以軟件為中心的開發(fā)模式。業(yè)者現(xiàn)在可以直接掌控更高比率的軟件研發(fā)工作，也可針對實際軟件的處理負荷進行架構(gòu)最佳化的調(diào)整。特定應(yīng)用處理器可進行同步以滿足各種功能系統(tǒng)的效能需求，并讓系統(tǒng)擁有最高的可程序化彈性。如此一來，更多硬件組件將可轉(zhuǎn)化成軟件，而不是背道而馳。
分布式協(xié)同處理
大多數(shù)嵌入式系統(tǒng)工程師都熟悉單處理器的編程模式。但多個獨立運作的核心讓這種編程模式變得更加復(fù)雜。為維持較簡單的編程模式，可把一個或多個處理組件指派為全域的主控制器，而其它核心則視為協(xié)同處理組件，如圖一所示。
在一個異質(zhì)化架構(gòu)中，系統(tǒng)功能被分散至各個協(xié)同處理組件以降低這些組件的耦合性。松散的耦合模式增加了平行處理的機率，但各組件的運算負荷卻各有所異。每一個處理組件皆可進行最佳化來配合其處理需求。
圖一：分布式協(xié)同處理架構(gòu)。
替代的協(xié)同處理組件包括從數(shù)碼訊號處理器（DSP），ㄧ直到固定功能的硬件加速器等各種可程序化的核心。
應(yīng)用協(xié)同處理器是一種為特定應(yīng)用設(shè)計微架構(gòu)以快速執(zhí)行關(guān)鍵算法的可程序化處理器。這些客制化處理器具備最大化的編程效能，同時讓處理作業(yè)在內(nèi)部就能完成以維持較簡單的編程模式。但客制化處理器昂貴的設(shè)計與驗證成本，讓這種模式的推廣面臨極大的阻力。不過如今業(yè)界出現(xiàn)各種自動化協(xié)同處理器合成工具，讓這種模式的吸引力持續(xù)攀升。
應(yīng)用協(xié)同處理器同步
處理器同步工具必須針對應(yīng)用作業(yè)的需求，來開發(fā)出處理器的實作方案。如圖二所示，串疊式的協(xié)同處理器同步流程采用一種修改后的VLIW模式。如同客制化的硬件設(shè)計，暫存器分布在各執(zhí)行單元并以客制化的連結(jié)管道來連結(jié)關(guān)鍵應(yīng)用所需的資料流。而資料與指令快取是用來降低對外部存儲器的需求，圖二的范例顯示了兩個資料快取。由于協(xié)同處理器是針對特定應(yīng)用所設(shè)計，因此合理的作法是運用多個資料快取，并依據(jù)算法的資料需求來策略性配置每個快取的容量。選擇合適的指令編碼模式，可以增進平行處理的效率并降低微碼（microcode）的長度。
圖二：協(xié)同處理器架構(gòu)。
一個或多個協(xié)同處理器可從應(yīng)用程序進行同步，圖三顯示單一協(xié)同處理器的同步流程。
同步的進入點是編譯過的二進工藝序碼，軟件開發(fā)人員運用其正常的主處理器工具鏈來編譯其程序碼。我們可用對應(yīng)（profiling）與其它的效能分析工具來找出功能效能的關(guān)鍵點。在發(fā)現(xiàn)之后，這些功能將可轉(zhuǎn)移給特定應(yīng)用處理器來執(zhí)行。
圖三：協(xié)同處理器合成流程。
從可執(zhí)行的二進工藝序開始，任何編譯語言以及其編譯的程序都可進行加速。包括C語言以及經(jīng)過最佳化的組譯語言，而此階段不需要原始碼。
二進工藝序碼讀入系統(tǒng)后，便可選擇要分擔(dān)至協(xié)同處理器的功能。此時要建立二進工藝序碼的模型并進行模擬，詳細追蹤存儲器的使用模式以及關(guān)鍵的執(zhí)行線路。追蹤信息是用來分析不同的資料快取、執(zhí)行單元以及聯(lián)結(jié)的組合。產(chǎn)生各種不同效能、空間與耗電量組態(tài)的協(xié)同處理器實作方案。隨著實際的作業(yè)量的不同，規(guī)劃模型的工作會耗費數(shù)分鐘到數(shù)小時。
在選擇協(xié)同處理器的組態(tài)后，會產(chǎn)生RTL層級的硬件描述以及在協(xié)同處理器上執(zhí)行的微碼指令。原始的二進工藝序碼和微碼與通訊的驅(qū)動程序?qū)⒁黄鸺尤胂到y(tǒng)。
架構(gòu)分析
協(xié)同處理器同步可用來快速分析不同的系統(tǒng)架構(gòu)。應(yīng)用軟件可編譯至主處理器并連結(jié)各種功能，以將其處理工作分擔(dān)給多個協(xié)同處理器。圖四顯示一個當影片、影像及音效功能都分擔(dān)到各個處理器的系統(tǒng)范例。
圖四：加密協(xié)同處理器架構(gòu)分析。
經(jīng)儲存后轉(zhuǎn)送的安全應(yīng)用提供一個協(xié)同處理器同步的實例。應(yīng)用透過網(wǎng)絡(luò)聯(lián)機會收到經(jīng)過加密的文件。經(jīng)過解密后加以檢查并加入特定的信息，最后把修改過的文件進行加密再轉(zhuǎn)傳至下一個目的地。
本設(shè)計鎖定一個Actel M7 ProASIC3/E FPGA，此款組件內(nèi)含一個軟型ARM7TDMI核心，其內(nèi)有快閃組件的組態(tài)并嵌入額外的防護機制，以具有反制逆向工程的能力。模塊圖表如圖五所示：
圖五：儲存后轉(zhuǎn)送的安全架構(gòu)，以AES加密標準作初始加密算法。
一個開放原始碼的程序被編譯到ARM7核心處理器，此程序碼經(jīng)過對應(yīng)并選擇了想要分擔(dān)的加密功能。經(jīng)過同步后，協(xié)同處理器產(chǎn)生的協(xié)同候選方案如圖六所示。
圖六：AES加密協(xié)同處理器選項組合。
AES算法的執(zhí)行速度比原始的ARM7功能加快了3.6倍。協(xié)同處理器需要45k個邏輯閘以及21k的存儲器作為資料與指令的快取存儲器。經(jīng)常等候加密單元的處理器模塊可分擔(dān)協(xié)同處理器的加密運算作業(yè)，讓ARM的整體處理負荷降低36%。
在設(shè)計AES協(xié)同處理器后，另一個需求就是加入支持額外加密的算法。Blowfish算法被直接編譯至AES協(xié)同處理器以提升ARM7 4.5倍的運算速度。相較之下，針對Blowfish算法進行同步的協(xié)同處理器，則提供加快4.7倍的加速效果。
圖七：AES與Blowfish算法比較。
客制化發(fā)展
基本的協(xié)同處理器同步作業(yè)不需要處理器設(shè)計的專業(yè)能力。但是若想進一步加快速度則必須在協(xié)同處理器的架構(gòu)中加入客制化的執(zhí)行單元，而軟件功能可直接對映至這些單元。在分擔(dān)這些功能的運算負荷時，僅須定義單元界面以及基本的流量與延遲時序。同步的協(xié)同處理器將納入這些客制化單元并和它們進行聯(lián)結(jié)。業(yè)者可分析效能方面的利益，而若有需要也可完成這些客制化單元的硬件設(shè)計。
linux操作系統(tǒng)文章專題:linux操作系統(tǒng)詳解（linux不再難懂）
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軟件的功能性建立之后，關(guān)鍵的軟件工作可分擔(dān)給已針對該應(yīng)用進行過最佳化的協(xié)同處理器來執(zhí)行。每個協(xié)同處理器都已針對效能、即時、以及空間等方面的要求進行最佳化設(shè)計，并且完全可程序化，因此在上市后還能進行擴充與優(yōu)化功能的動作。協(xié)同處理器的簡化與速度可以提供更大的機板設(shè)計空間，相同的軟件也可重新設(shè)定不同的目標以因應(yīng)不同的產(chǎn)品價位與效能需求。
業(yè)者必須運用多核心架構(gòu)來因應(yīng)嵌入式電子系統(tǒng)對于高效能與低功耗的需求。根據(jù)International Business Strategies（IBS）的研究顯示，嵌入式軟件在90納米領(lǐng)域已成為一項主流設(shè)計模式。嵌入式軟件如今主導(dǎo)SoC設(shè)計。
IBS的這項研究也發(fā)現(xiàn)，架構(gòu)設(shè)計的工作投入現(xiàn)在出現(xiàn)大幅增加的趨勢。而大多數(shù)的投入是為了提升處理與通訊的效率，以確保能達成嵌入式軟件的效能目標。即使針對開發(fā)架構(gòu)的投入越來越多，硬件設(shè)計的昂貴成本仍然限制業(yè)者進行擴大架構(gòu)開發(fā)的意愿。
隨著處理器同步技術(shù)的進步，開發(fā)特定應(yīng)用處理組件的時間與成本已被大幅降低，并創(chuàng)造出以軟件為中心的開發(fā)模式。業(yè)者現(xiàn)在可以直接掌控更高比率的軟件研發(fā)工作，也可針對實際軟件的處理負荷進行架構(gòu)最佳化的調(diào)整。特定應(yīng)用處理器可進行同步以滿足各種功能系統(tǒng)的效能需求，并讓系統(tǒng)擁有最高的可程序化彈性。如此一來，更多硬件組件將可轉(zhuǎn)化成軟件，而不是背道而馳。
分布式協(xié)同處理
大多數(shù)嵌入式系統(tǒng)工程師都熟悉單處理器的編程模式。但多個獨立運作的核心讓這種編程模式變得更加復(fù)雜。為維持較簡單的編程模式，可把一個或多個處理組件指派為全域的主控制器，而其它核心則視為協(xié)同處理組件，如圖一所示。
在一個異質(zhì)化架構(gòu)中，系統(tǒng)功能被分散至各個協(xié)同處理組件以降低這些組件的耦合性。松散的耦合模式增加了平行處理的機率，但各組件的運算負荷卻各有所異。每一個處理組件皆可進行最佳化來配合其處理需求。
圖一：分布式協(xié)同處理架構(gòu)。
替代的協(xié)同處理組件包括從數(shù)碼訊號處理器（DSP），ㄧ直到固定功能的硬件加速器等各種可程序化的核心。
應(yīng)用協(xié)同處理器是一種為特定應(yīng)用設(shè)計微架構(gòu)以快速執(zhí)行關(guān)鍵算法的可程序化處理器。這些客制化處理器具備最大化的編程效能，同時讓處理作業(yè)在內(nèi)部就能完成以維持較簡單的編程模式。但客制化處理器昂貴的設(shè)計與驗證成本，讓這種模式的推廣面臨極大的阻力。不過如今業(yè)界出現(xiàn)各種自動化協(xié)同處理器合成工具，讓這種模式的吸引力持續(xù)攀升。
應(yīng)用協(xié)同處理器同步
處理器同步工具必須針對應(yīng)用作業(yè)的需求，來開發(fā)出處理器的實作方案。如圖二所示，串疊式的協(xié)同處理器同步流程采用一種修改后的VLIW模式。如同客制化的硬件設(shè)計，暫存器分布在各執(zhí)行單元并以客制化的連結(jié)管道來連結(jié)關(guān)鍵應(yīng)用所需的資料流。而資料與指令快取是用來降低對外部存儲器的需求，圖二的范例顯示了兩個資料快取。由于協(xié)同處理器是針對特定應(yīng)用所設(shè)計，因此合理的作法是運用多個資料快取，并依據(jù)算法的資料需求來策略性配置每個快取的容量。選擇合適的指令編碼模式，可以增進平行處理的效率并降低微碼（microcode）的長度。
圖二：協(xié)同處理器架構(gòu)。
一個或多個協(xié)同處理器可從應(yīng)用程序進行同步，圖三顯示單一協(xié)同處理器的同步流程。
同步的進入點是編譯過的二進工藝序碼，軟件開發(fā)人員運用其正常的主處理器工具鏈來編譯其程序碼。我們可用對應(yīng)（profiling）與其它的效能分析工具來找出功能效能的關(guān)鍵點。在發(fā)現(xiàn)之后，這些功能將可轉(zhuǎn)移給特定應(yīng)用處理器來執(zhí)行。
圖三：協(xié)同處理器合成流程。
從可執(zhí)行的二進工藝序開始，任何編譯語言以及其編譯的程序都可進行加速。包括C語言以及經(jīng)過最佳化的組譯語言，而此階段不需要原始碼。
二進工藝序碼讀入系統(tǒng)后，便可選擇要分擔(dān)至協(xié)同處理器的功能。此時要建立二進工藝序碼的模型并進行模擬，詳細追蹤存儲器的使用模式以及關(guān)鍵的執(zhí)行線路。追蹤信息是用來分析不同的資料快取、執(zhí)行單元以及聯(lián)結(jié)的組合。產(chǎn)生各種不同效能、空間與耗電量組態(tài)的協(xié)同處理器實作方案。隨著實際的作業(yè)量的不同，規(guī)劃模型的工作會耗費數(shù)分鐘到數(shù)小時。
在選擇協(xié)同處理器的組態(tài)后，會產(chǎn)生RTL層級的硬件描述以及在協(xié)同處理器上執(zhí)行的微碼指令。原始的二進工藝序碼和微碼與通訊的驅(qū)動程序?qū)⒁黄鸺尤胂到y(tǒng)。
架構(gòu)分析
協(xié)同處理器同步可用來快速分析不同的系統(tǒng)架構(gòu)。應(yīng)用軟件可編譯至主處理器并連結(jié)各種功能，以將其處理工作分擔(dān)給多個協(xié)同處理器。圖四顯示一個當影片、影像及音效功能都分擔(dān)到各個處理器的系統(tǒng)范例。
圖四：加密協(xié)同處理器架構(gòu)分析。
經(jīng)儲存后轉(zhuǎn)送的安全應(yīng)用提供一個協(xié)同處理器同步的實例。應(yīng)用透過網(wǎng)絡(luò)聯(lián)機會收到經(jīng)過加密的文件。經(jīng)過解密后加以檢查并加入特定的信息，最后把修改過的文件進行加密再轉(zhuǎn)傳至下一個目的地。
本設(shè)計鎖定一個Actel M7 ProASIC3/E FPGA，此款組件內(nèi)含一個軟型ARM7TDMI核心，其內(nèi)有快閃組件的組態(tài)并嵌入額外的防護機制，以具有反制逆向工程的能力。模塊圖表如圖五所示：
圖五：儲存后轉(zhuǎn)送的安全架構(gòu)，以AES加密標準作初始加密算法。
一個開放原始碼的程序被編譯到ARM7核心處理器，此程序碼經(jīng)過對應(yīng)并選擇了想要分擔(dān)的加密功能。經(jīng)過同步后，協(xié)同處理器產(chǎn)生的協(xié)同候選方案如圖六所示。
圖六：AES加密協(xié)同處理器選項組合。
AES算法的執(zhí)行速度比原始的ARM7功能加快了3.6倍。協(xié)同處理器需要45k個邏輯閘以及21k的存儲器作為資料與指令的快取存儲器。經(jīng)常等候加密單元的處理器模塊可分擔(dān)協(xié)同處理器的加密運算作業(yè)，讓ARM的整體處理負荷降低36%。
在設(shè)計AES協(xié)同處理器后，另一個需求就是加入支持額外加密的算法。Blowfish算法被直接編譯至AES協(xié)同處理器以提升ARM7 4.5倍的運算速度。相較之下，針對Blowfish算法進行同步的協(xié)同處理器，則提供加快4.7倍的加速效果。
圖七：AES與Blowfish算法比較。
客制化發(fā)展
基本的協(xié)同處理器同步作業(yè)不需要處理器設(shè)計的專業(yè)能力。但是若想進一步加快速度則必須在協(xié)同處理器的架構(gòu)中加入客制化的執(zhí)行單元，而軟件功能可直接對映至這些單元。在分擔(dān)這些功能的運算負荷時，僅須定義單元界面以及基本的流量與延遲時序。同步的協(xié)同處理器將納入這些客制化單元并和它們進行聯(lián)結(jié)。業(yè)者可分析效能方面的利益，而若有需要也可完成這些客制化單元的硬件設(shè)計。
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