【技术实现步骤摘要】
序列化物理映射方法及装置
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种序列化物理映射方法及装置。
技术介绍
[0002]随着多芯片众核架构神经形态系统的发展，实现多芯片间高效数据流交换成为日益重要的目标，进而提出一种如何优化物理映射以使系统的时间延迟、通信消耗和死锁率等性能都获得不同程度提高的优化方法是目前工作的主要方向。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本公开提出了一种序列化物理映射方法及装置。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种序列化物理映射方法，包括：获取单任务的逻辑图和所述逻辑图中各节点的节点信息；所述节点信息包括各节点与其他各节点之间的权重；
[0005]将所述逻辑图中权重和最大的节点确定为首节点，基于除所述首节点外的其它各所述节点与所述首节点之间的权重，对除首节点外的其它所述节点进行排序，生成节点序列，所述节点序列包括所述首节点和按照与首节点之间的权重从大到小排序的其它节点；
[0006]根据所述节点序列中各个节点的顺序以及当前的节点映射情况，从所述节点序...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种序列化物理映射方法，其特征在于，包括：获取单任务的逻辑图和所述逻辑图中各节点的节点信息；所述节点信息包括各节点与其他各节点之间的权重；将所述逻辑图中权重和最大的节点确定为首节点，基于除所述首节点外的其它各所述节点与所述首节点之间的权重，对除首节点外的其它所述节点进行排序，生成节点序列，所述节点序列包括所述首节点和按照与首节点之间的权重从大到小排序的其它节点；根据所述节点序列中各个节点的顺序以及当前的节点映射情况，从所述节点序列的多个节点中确定出目标节点；利用神经网络中的策略网络对所述目标节点的节点信息进行特征提取，得到所述目标节点的节点特征；利用策略网络、当前物理核部署状态和所述节点特征，从多个物理核中确定出目标物理核，所述当前物理核部署状态用于指示各物理核的当前状态，各所述物理核的当前状态包括未被占用和已被占用中的任意一种，所述目标物理核是未被占用的物理核中的一个；将所述目标节点物理映射至所述目标物理核，重复上述确定目标节点以及确定目标节点之后的步骤，直到所述节点序列中的每个节点都物理映射到对应的物理核中，完成单任务的物理映射并更新当前物理核部署状态；其中，同一个物理核能够被同一单任务的至少一个节点物理映射。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点信息还包括各节点的多维度节点特征，所述多维度节点特征包括所述节点的放置情况、所述节点进入的度数、所述节点退出的度数、所述节点进入的权重、所述节点退出的权重；利用神经网络中的策略网络对所述目标节点的节点信息进行特征提取，得到所述目标节点的节点特征，包括：将所述多维度节点特征进行归一化处理；利用所述策略网络中的图卷积神经网络对所述归一化后的多维度节点特征进行特征提取，得到单一维度的所述节点特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络还包括价值网络，所述方法还包括：根据所述节点特征和所述当前物理核部署状态，利用所述策略网络生成针对所述当前物理核部署状态的动作；根据所述动作、对应于所述当前物理核部署状态的奖励函数和所述价值网络，生成针对所述策略网络的奖励；在确定满足调整条件时，根据当前时刻到上一次调整参数的时刻之间所获得的所有所述奖励中的部分或全部，对所述策略网络的参数进行调整。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用策略网络、当前物理核部署状态和所述节点特征，从多个物理核中确定出目标物理核，还包括：利用所述策略网络中的全连接网络和所述节点特征，对多个物理核的位置进行抽样，确定抽中位置对应的物理核为待选物理核；若确定所述待选物理核的当前状态为未被占用，则所述待选物理核确定为目标物理核；
若确定所述待选物理核的当前状态为所述已被占用，则在所述待选物理核附近重新抽样，直到抽到当前状态为未被占用的待选物理核。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述奖励函数为对应于所述当前物理核部署状态的方差因子和能耗因子的加权和；其中，所述方差因子用于表示路由通信中各链路的分布情况；所述能耗因子用于表示路由通信中能量的消耗情况；所述奖励函数还包括至少一个系数，各所述系数用于调整所述方差因子和所述能耗因子在奖励函数中的比重。6.一种序列化物理映射装置，其特征在于，包括：获取模块，获取单任务的逻辑图和所述逻辑图中各节点的节点信息；所述节点信息包括各节点与其他各节点之间的权重；生成节点序列模块，将所述逻辑图中权重和最大的节点确定为首节点，基于除所述首节点外的...
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