一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构及方法技术

技术编号:38134192 阅读:8 留言:0更新日期:2023-07-08 09:44
本发明专利技术公开了一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构及方法,包括基带芯片,基带芯片以计算阵列为核心;计算阵列包含多个计算单元,计算单元用于根据任务和配置需要灵活切换自身数据流以及并行度,以实现在当前计算设备内发射机计算任务和接收机计算任务进行灵活的自分配;还包括并行度自调整单元,并行度自调整单元用于根据当前芯片计算任务需求调度多个计算单元并行的执行同一任务。本发明专利技术可以实现计算阵列内部多个计算单元的灵活切换和任务分配,根据计算任务和配置需要灵活切换数据流和并行度,以更好的支持发射和接收共存的应用,使芯片的计算能力和性能得到充分的发挥,同时能够降低计算任务的执行时间和功耗消耗。耗消耗。

【技术实现步骤摘要】
一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构及方法


[0001]本专利技术涉及芯片
,具体涉及一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构及方法。

技术介绍

[0002]在数字通信领域,常用的基带芯片架构方案是采用固定的计算单元和数据流,无法根据不同任务和应用进行灵活调整。因此,这种方案无法支持发射和接收共存的应用,也无法满足不同任务的灵活需求。同时,由于计算单元和数据流的固定性,这种方案无法自动适应计算任务的并行度需求,导致在计算任务复杂度较高时性能受限。
[0003]现有技术方案可能存在以下几个方面的缺点:
[0004]缺乏灵活性:现有技术方案可能采用固定的硬件架构,无法根据不同的计算任务需求进行自适应调整,缺乏灵活性。
[0005]无法实现高效的并行计算:现有技术方案可能无法实现高效的并行计算,导致计算速度较慢,不能满足高性能计算的要求。
[0006]难以实现任务分配和调度:现有技术方案可能难以实现任务分配和调度,导致计算资源的浪费和任务执行效率的降低。
[0007]算法不够优化:现有技术方案可能算法不够优化,计算效率较低,无法满足大规模数据处理的要求。
[0008]能耗较高:现有技术方案可能存在能耗较高的问题,无法满足绿色环保的要求。

技术实现思路

[0009]为了解决上述问题,本专利技术提供一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构及方法,整个工作流程具有灵活性和自适应性,能够适应不同的任务需求和计算环境,提高计算效率和准确性,有效解决现有技术中的不足。
[0010]本专利技术是通过以下技术方案来实现的:一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构,包括基带芯片,所述基带芯片以计算阵列为核心;其中,
[0011]计算阵列包含多个计算单元,计算单元用于支持不同的发射机和接收机计算任务的灵活调整;
[0012]所述计算单元用于根据任务和配置需要灵活切换自身数据流以及并行度,以实现在当前计算设备内发射机计算任务和接收机计算任务进行灵活的自分配;
[0013]还包括
[0014]并行度自调整单元,并行度自调整单元用于根据当前芯片计算任务需求调度多个计算单元并行的执行同一任务。
[0015]作为优选的技术方案,并行度自调整单元内部包括层级聚合设置和数据流映射,所述层级聚合为数据流并行度衡量指标,其与数据流之间存在映射关系,层级聚合即数据流映射内部数据流并行数量,或者为其指代。
[0016]本专利技术的一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构方法,具体包括以下几个步骤:
[0017]S1、数据流预分配:
[0018]根据任务和配置需要,预先将数据流分配到计算阵列中的计算单元;
[0019]S2、并行度自调整:
[0020]根据当前任务需求,灵活调度多个计算单元并行执行同一任务,并根据计算过程中的数据流和并行度变化自动调整计算单元的并行度;
[0021]S3、计算任务执行:
[0022]计算单元根据预分配的数据流和自调整后的并行度执行计算任务;
[0023]S4、数据流切换:
[0024]根据任务需求和计算结果,计算单元可以自主切换数据流,以支持不同的发射机和接收机计算任务;
[0025]S5、结果输出:
[0026]计算单元将计算结果输出到芯片内部的数据存储器中,供后续处理和传输使用。
[0027]作为优选的技术方案,S1中,数据流预分配是指在计算任务开始执行前,提前为不同任务预分配计算单元的数据流;
[0028]预分配的数据流需要根据任务的实时性和优先级来动态调整,以保证任务能够及时得到处理,同时需要考虑计算单元和硬件资源的利用率。
[0029]作为优选的技术方案,S2中,并行度自调整的具体实现包括层级聚合设置和数据流映射两个步骤:
[0030]在层级聚合设置方面,计算阵列内部的多个计算单元通过层级聚合的方式实现并行计算,不同的计算单元按照一定的规则进行分组,每个分组内的计算单元能够协同完成相同的任务,不同的分组之间则能够相互独立地进行计算;
[0031]在数据流映射方面,根据任务和配置需要灵活切换计算单元的数据流以及并行度,以实现在当前计算设备内发射机计算任务和接收机计算任务进行灵活的自分配;在计算阵列内部,每个计算单元能够支持不同的发射机和接收机计算任务灵活调整,并根据任务和配置需要灵活切换自身的数据流以及并行度。
[0032]作为优选的技术方案,S3中,计算任务执行通过计算阵列内部的多个计算单元实现,计算单元根据任务和配置需要切换自身数据流以及并行度,以实现在当前计算设备内发射机计算任务和接收机计算任务进行灵活的自分配。
[0033]作为优选的技术方案,S4中,数据流切换在计算阵列内部进行,根据当前的任务需求,计算单元切换自身的数据流,以适应当前任务的需求,具体的,在发射机和接收机任务之间切换时,计算单元根据需要切换不同的数据流输入和输出端口,从而满足当前任务的需求。
[0034]作为优选的技术方案,S5中,结果输出包括两个方面:一是计算任务的输出结果,二是并行度自调整单元的输出结果。
[0035]作为优选的技术方案,计算任务的输出结果:通过计算阵列内部的计算单元进行计算得到,然后通过数据流切换模块输出到外部,具体的:
[0036]在计算任务执行完毕后,计算单元内部将得到的结果存储到内部缓存区,然后将
数据流切换模块的控制信号置位,通知数据流切换模块切换到相应的输出端口,数据流切换模块接收到控制信号后,将对应的计算单元内部缓存区的结果输出到相应的输出端口,以便外部读取和处理。
[0037]作为优选的技术方案,并行度自调整单元的输出结果:为了实现并行度的自调整,需要不断地检测和评估当前的计算任务情况和计算单元的工作状态,以确定是否需要调整并行度,具体的:
[0038]需要设置并行度自调整单元,该单元通过收集和处理计算单元的执行状态信息,以及当前芯片计算任务的需求信息,实时调整并行度。
[0039]本专利技术的有益效果是:本专利技术提出的数据流预分配及并行度自调整基带芯片架构方案,可以实现计算阵列内部多个计算单元的灵活切换和任务分配,根据计算任务和配置需要灵活切换数据流和并行度,以更好的支持发射和接收共存的应用,使芯片的计算能力和性能得到充分的发挥,同时能够降低计算任务的执行时间和功耗消耗;
[0040]本专利技术提出的基带芯片架构方案,采用计算阵列作为核心,具有以下有益效果:
[0041]提高计算效率和性能:计算阵列内部包含多个计算单元,可以实现计算任务的自适应分配,充分发挥芯片的计算能力和性能。
[0042]降低计算任务的执行时间:并行度自调整单元可以根据当前任务需求调度多个计算单元并行执行,实现计算任务的高效率执行。
[0043]降低芯片功耗消耗:数据流预分配及并行度自调整方案实现任务的灵活分配和调整,避免芯片因计算任本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构,其特征在于:包括基带芯片,所述基带芯片以计算阵列为核心;其中,计算阵列包含多个计算单元,计算单元用于支持不同的发射机和接收机计算任务的灵活调整;所述计算阵列用于根据任务和配置需要灵活切换自身数据流以及并行度,以实现在当前计算设备内发射机计算任务和接收机计算任务进行灵活的自发预分配;还包括并行度自调整单元,并行度自调整单元用于根据当前芯片计算任务需求实时调度多个计算单元并行的执行同一任务。2.根据权利要求1所述的数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构,其特征在于:并行度自调整单元内部包括层级聚合设置和数据流映射,所述层级聚合为数据流并行度衡量指标,其与数据流之间存在映射关系,层级聚合即数据流映射内部数据流并行数量,或者为其指代。3.一种数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构方法,其特征在于,利用权利要求1

2任意一项所述的基带芯片架构,具体包括以下几个步骤:S1、数据流预分配:根据任务和配置需要,预先将数据流分配到计算阵列中的计算单元;S2、并行度自调整:根据当前任务需求,灵活调度多个计算单元并行执行同一任务,并根据计算过程中的数据流和并行度变化自动调整计算单元的并行度;S3、计算任务执行:计算单元根据预分配的数据流和自调整后的并行度执行计算任务;S4、数据流切换:根据任务需求和计算结果,计算单元可以自主切换数据流,以支持不同的发射机和接收机计算任务;S5、结果输出:计算单元将计算结果输出到芯片内部的数据存储器中,供后续处理和传输使用。4.根据权利要求3所述的数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构方法,其特征在于:S1中,数据流预分配是指在计算任务开始执行前,提前为不同任务预分配计算单元的数据流;预分配的数据流需要根据任务的实时性和优先级来动态调整,以保证任务能够及时得到处理,同时需要考虑计算单元和硬件资源的利用率。5.根据权利要求3所述的数据流预分配及并行度自调整的基带芯片架构方法,其特征在于:S2中,并行度自调整的具体实现包括层级聚合设置和数据流映射两个步骤:在层级聚合设置方面,计算阵列内部的多个计算单元通过层级聚合的方式实现并行计算,不同的计算单元按照一定的规则进行分组...

【专利技术属性】
技术研发人员:赖景平王洲
申请(专利权)人:深圳市欧朗博科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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