The invention belongs to the technical field of FPGA, provides a reinforcement learning FPGA generation method based on Internet resource allocation; firstly enhanced interconnection resources learning model based on FPGA, the initial state of the transfer matrix and return function; then the state transfer matrix and the return function, according to the Internet resource model, using reinforcement learning strategy training training method and then set the initial state; wiring, complete the configuration strategy according to walk the line, and walk the line according to the configuration update state transition matrix; finally repeated update state transition matrix until the coverage rate of convergence, the sum of all the configuration line into the configuration code, the final output of Internet resource allocation. The invention adopts reinforcement learning theory, the Internet resource testing coverage rate reached 100% under the premise, effectively reduce the number of test configurations, can realize the automatic configuration of FPGA including Global and Local interconnection resources, and high testing efficiency and good applicability.
【技术实现步骤摘要】
一种基于增强学习的FPGA互联资源配置生成方法
本专利技术属于FPGA
,具体涉及一种基于增强学习的FPGA互联资源配置生成方法。
技术介绍
随着半导体技术的飞速发展,使得现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,以下简称FPGA)的集成度越来越高,内部可编程资源规模越来越大,功能越来越多。伴随而来的问题是电路结构越来越复杂,产生故障的可能性越来越高,对测试技术的要求也越来越高。SRAM型FPGA芯片的可编程逻辑资源大部分是由互联资源(InterconnectResource,以下简称IR)和可编程逻辑块(ConfigurableLogicBlock,以下简称CLB)组成,所以FPGA芯片测试实际上是对芯片内IR和CLB的故障测试;而随着FPGA的发展,IR在FPGA内部的比重越来越大,相比于其他资源,IR发生故障的概率要大得多。FPGA中IR种类繁多,一款芯片中也有着多种不同的IR。根据IR在芯片中的位置和作用,可将其分为两大类:全局线(GlobalWire,以下简称Global)和局部线(LocalWire,以下简称Local)。Global是整个FPGA内部可以起到连接作用的互连线,主要用于连接所有的开关矩阵和CLB单元。Local主要是指在CLB内部的不同slice之间进行信号传输的一类线。而因为Local相比于Global的不规律性,对其进行完整测试一直是很难解决的问题。传统的测试方法是基于FPGA的结构特性和可编程性,对其进行手工布局布线,从而完成测试配置的生成;效率低,只能针对特定结构的芯片且没有实现自动配 ...
【技术保护点】
一种基于增强学习的FPGA互联资源配置生成方法,包括以下步骤:步骤1:建立基于增强学习的FPGA的互联资源模型FPGA中每个芯片开关盒(SM)结构相同且呈阵列排列,将芯片开关盒中每一个端点定义为一个状态s,采用SM坐标模型识别各SM中同一端点,得到FPGA系统状态集合:
【技术特征摘要】
1.一种基于增强学习的FPGA互联资源配置生成方法,包括以下步骤:步骤1:建立基于增强学习的FPGA的互联资源模型FPGA中每个芯片开关盒(SM)结构相同且呈阵列排列,将芯片开关盒中每一个端点定义为一个状态s,采用SM坐标模型识别各SM中同一端点,得到FPGA系统状态集合:其中,N为状态总数;将任一芯片开关盒中所有状态按其所连接金属互联线类型进行layer分层,各layer之间仅通过PIP(PointtoPoint)建立连接;基于layer参数以及后续状态是否离开SM,定义动作集合:其中,M为任一芯片开关盒中可选动作总数;a1,a2,a3,...,aM分别表示到达layer1、layer2、layer3…layerM层时所使用的动作;aother表示到达其他SM所使用的动作;步骤2:随机初始化状态转移矩阵;步骤3:初始化回报函数;步骤4:将状态转移矩阵和回报函数联合,根据基于增强学习的FPGA的互联资源模型,采用增强学习训练方法训练出策略π;步骤5:设置布线起始状态点s(0),根据策略π完成配置走线:其中,s(t)表示在t时刻的状态、属于状态合集a(t)表示在t时刻所做的动作、属于动作集合t=0,1,2,...,T-1、T表示配置走线总时刻数;步骤6:更新状态转移矩阵,更新规则如下:1)根据配置走线将其转换成T个经验知识和训练例&l...
【专利技术属性】
技术研发人员:阮爱武,赵一帆,许世阳,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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