CN110956012B - 一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种新型的流动型生物芯片流动层架构合成设计方法。在布局阶段采用模拟退火算法，在绑定与调度阶段采用列表调度算法，在布线阶段采用改进后的基于协商机制的A*寻路算法。本发明方法使得高层综合生成的调度解对后续布线阶段设计具有更好的指导性作用。

Description

一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法

技术领域

本发明涉及一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法。

背景技术

已发表的流动型生物芯片流动层架构合成设计方法主要分为两种：第一种是传统工业的全手工设计方式，该种方式需要人为对组件的位置摆放和布线进行操作，在生化协议规模较小时还有操作的可能性，但是对于大规模的生化协议就很难进行有效的设计，而且这种设计容易出错，对技术人员的知识储备和个人能力要求也很高；

第二种是自上而下的设计流程，这种流程采用的是计算机软件来自动化生成布局布线的结果。相较于第一种设计方式有了明显的进步，但是其设计流程依旧存在一个致命的缺陷——在高层综合的时候产生的调度结果对后续的布线阶段有着重要的指导作用，但是由于在产生调度的过程中，组件之间的位置关系未知，所以调度图中的传输时间在这种设计流程中常常被假设为一个固定时间，这导致产生的调度图和最后布局布线后产生的实际调度图差别很大，造成严重的资源浪费。

例如，对图1所示的生化协议进行架构合成设计，图2是在高层综合设计生成的调度图，图3为一种可能的物理设计结果，图4为将图3中实际布线长度带入图2中产生的实际调度图。可以发现实际的调度图比预设的调度图的调度时间近乎多了1倍，而且造成了严重的资源浪费。

对流动型生物芯片流动层架构合成的自动化设计包含两个主要的阶段，一个称为高层综合(也叫作前端设计)，这个阶段的主要任务是确定组件和操作间的绑定关系以及调度操作的执行；另一个为物理设计(也叫作后端设计)，这个阶段主要是确定组件的位置摆放和组件间的详细布线，即布局与布线。

针对目前流动型生物芯片流动层架构合成存在的两种设计方式的不合理性，通过对相关设计步骤之间的联系进行分析，本发明提出了一种新型的设计方法，使得高层综合生成的调度解对后续布线阶段设计具有更好的指导性作用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法，使得高层综合生成的调度解对后续布线阶段设计具有更好的指导性作用。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法，包括如下步骤：

步骤S1、设置当前温度T_n为初始温度T_o，根据初始给定的组件个数生成初始的随机布局解Z_l，此时组件被抽象成一个点，并且不失一般性，令组件为同一尺寸，在生成布局的过程中要满足任意两个点的距离不能小于最小距离，为后续的布线留出空间；

步骤S2、从得到的组件相对位置出发，对生化协议进行绑定与调度操作，得到调度结果S_l；

步骤S3、根据随机概率采用两种策略对布局解Z_l进行修改得到Z_k：一、随机变换一个组件的位置，仍需满足各个组件间的最小距离要求；二、随机选择两个组件位置进行交换；

步骤S4、对当前修改后的布局结果重新进行绑定与调度，生成新的调度结果S_k，根据公式判断是否更新当前布局解Z_l；

Ct(Z)＝α×T+β×A+γ×L

Δ＝Ct(Z_k)-Ct(Z_l)

其中，T为调度结束的时间，A为布局得到的芯片面积，L为预估的线长，其中α,β,γ为平衡参数；如果Δ小于0或者

那么更新当前布局解Z_l为Z_k；

步骤S5、判断步骤S3、S4是否已经执行10次，若未达到10次，则返回步骤S3；否则，判断是否更新全局最优布局解Z_f和相应的全局最优调度结果S_f，将当前温度T_n设置为T_n×κ，κ为温度下降速度，判断是否会小于最低温度T_min，如果小于，则进行步骤S6，否则跳转回步骤S1；

步骤S6、根据得到的布局结果和调度结果，确定组件之间的连接关系，从而进行布线。

在本发明一实施例中，所述步骤S2具体实现如下：

步骤S21、首先将暂停时间Pst设置为0，确定就绪操作，如果节点在暂停时间之前不在执行或处于执行结束状态，并且满足两种情况的称为就绪操作：1、没有父操作的节点；2、有父操作且父操作在暂停时间前已经结束执行；

步骤S22、根据如下公式计算就绪操作o的优先级：

Pry(o)＝Time(o)+Max(Trans(o,k))+Pry(k)

其中Time(o)是指操作o的执行时间，Trans(o,k)代表操作o绑定的组件到操作k绑定的组件的距离，由于操作o和操作k尚未绑定组件，所以应用Max()函数来判断可能绑定的最大距离；

步骤S23、根据优先级从大到小对就绪操作进行排序，然后采用两种策略对就绪队列中的操作进行绑定操作：首先检查该操作是否可以绑定给其父节点绑定的组件，从而减少传输时间；其次将剩余的操作根据优先级高低用贪心算法绑定剩余的组件；

步骤S24、找出正在执行的操作中结束时间最早的，设置为当前的暂停时间Pst，找出这个时间点结束的所有操作，并将其绑定的组件资源释放，更改操作的状态；

步骤S25、判断是否全部操作都已经执行完毕，若不满足，则返回步骤S21继续进行绑定调度操作，否则向下执行。

在本发明一实施例中，所述步骤S6具体实现如下：

步骤S61、按照以下公式对待布线对进行优先级计算：

其中，R_t代表边t在调度过程中重复使用的次数，N_e是指生化协议中总共的边数，L_t代表边t的预估距离，即为两端点间的曼哈顿距离，L则是所有边的预估长度之和；

步骤S62、根据优先级顺序对布线对(s,d)进行布线，采用A*算法，对任意网格点pi的选择代价如下式计算：

T(pi)＝Y(pi)+U(pi)+O(pi)

其中，T(pi)为从起点s到点pi所花费的代价；U(pi)为点pi的选择代价，初始化为1；O(pi)为从点pi到终点d的预估代价，此处设为两点间的曼哈顿距离；

步骤S63、如果布线成功，则将布线路径设置为障碍，防止与后续的布线产生交叉，并对该路径周围的网格点赋予更高的选择代价；如果布线失败，那么将该布线对的优先级提升并记录下来，以期在下一次迭代过程中能够先执行；

步骤S64、判断是否全部布线对都已经布线结束，若未结束，则对下一个布线对进行布线，即跳转回步骤S62；否则记录数据，恢复布线地图，根据下式判断当前布线解的代价函数E_f，以及是否需要更新最优布线解；

其中T_n为布线对数量，F_n为布线失败的布线对数量，ns为布线成功地布线对数量，Successed(i)为路径i的实际布线长度；

步骤S65、判断迭代次数是否到达上限，若不满足，则根据最新的优先级进行重新排序，跳转到步骤S62对所有布线对重新进行一次布线；

步骤S66、在第一阶段布线结束后，如果仍有布线对布线失败，则对剩下布线失败的布线对进行重新布线，此时允许管道交叉；

步骤S67、将已经成功布线的路径按照优先级高低赋予不同的代价，优先级越高，选择代价越大，取消其障碍属性，使得失败的路径再次布线时尽可能的避免与具有高优先级的路径产生冲突；

步骤S68、对失败路径进行布线，允许交叉。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明通过深度挖掘和理解流动型生物芯片流动层架构合成中各个设计环节的内在联系，发现现有设计流程的不合理性，从而提出新型的架构合成方法，并采用相应的高效算法来实现每一个阶段的任务。

本发明在布局阶段采用的模拟退火算法一方面能保证布局的寻优性，另一方面加入的改进策略，生成多个随机解的策略又能保证尽可能大的搜索解空间；在高层综合阶段中采用的是经典的列表调度算法，在计算操作优先级的时候结合了生成的布局提供的组件间的相对位置关系，使得这种优先级计算相比传统将传输时间设为常数值有了质的突破，生成的调度图也更加合理；在布线阶段采用的协商机制的布线算法，在优先考虑交叉数的同时，还兼顾了布线拥挤控制和不可避免的交叉发生位置，使得最后得到的芯片架构结果尽可能符合高层综合的预调度结果。

附图说明

图1一个建模成序列图的生化协议。

图2自上而下的设计方法中高层综合得到的调度图。

图3对图1所示的协议生成的一种可能的物理设计结果。

图4将图3物理设计结果中组件间的线长带入图1所产生的实际调度图。

图5本发明提出的前后端融合的设计方法流程图。

图6本发明的流程设计调度和传统设计流程在调度时间比较。

图7本发明的布线算法和传统的A*算法在通道交叉数比较。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明提供了一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法，包括如下步骤：

步骤S1、设置当前温度T_n为初始温度T_o，根据初始给定的组件个数生成初始的随机布局解Z_l，此时组件被抽象成一个点，并且不失一般性，令组件为同一尺寸，在生成布局的过程中要满足任意两个点的距离不能小于最小距离，为后续的布线留出空间；

步骤S2、从得到的组件相对位置出发，对生化协议进行绑定与调度操作，得到调度结果S_l；

步骤S3、根据随机概率采用两种策略对布局解Z_l进行修改得到Z_k：一、随机变换一个组件的位置，仍需满足各个组件间的最小距离要求；二、随机选择两个组件位置进行交换；

步骤S4、对当前修改后的布局结果重新进行绑定与调度，生成新的调度结果S_k，根据公式判断是否更新当前布局解Z_l；

Ct(Z)＝α×T+β×A+γ×L

Δ＝Ct(Z_k)-Ct(Z_l)

其中，T为调度结束的时间，A为布局得到的芯片面积，L为预估的线长，其中α,β,γ为平衡参数；如果Δ小于0或者

那么更新当前布局解Z_l为Z_k；

步骤S5、判断步骤S3、S4是否已经执行10次，若未达到10次，则返回步骤S3；否则，判断是否更新全局最优布局解Z_f和相应的全局最优调度结果S_f，将当前温度T_n设置为T_n×κ，κ为温度下降速度，判断是否会小于最低温度T_min，如果小于，则进行步骤S6，否则跳转回步骤S1；

步骤S6、根据得到的布局结果和调度结果，确定组件之间的连接关系，从而进行布线。

以下为本发明的具体实现过程。

本发明提供一种新型的生物芯片流动层的架构设计方法，其主要由三个部分组成，依次为布局阶段，调度阶段，布线阶段。流程图如图5所示，具体步骤如下：

步骤1：设置当前温度T_n为初始温度T_o，根据初始给定的组件个数生成初始的随机布局解Z_l，此时组件被抽象成一个点，并且不失一般性，令组件为同一尺寸，在生成布局的过程中要满足任意两个点的距离不能小于最小距离，为后续的布线留出空间。

步骤2：从当前得到的组件相对位置出发，对生化协议进行绑定与调度操作，得到调度结果S_l,其具体步骤如下：

步骤2.1：首先将暂停时间Pst设置为0，确定就绪操作，如果节点在暂停时间之前不在执行或执行结束状态，并且满足两种情况的称为就绪操作：1，没有父操作的节点；2，有父操作且父操作在暂停时间前已经结束执行。

步骤2.2：根据如下公式计算就绪操作o的优先级。

Pry(o)＝Time(o)+Max(Trans(o,k))+Pry(k)

其中Time(o)是指操作o的执行时间，Trans(o,k)代表操作o绑定的组件到操作k绑定的组件的距离，因为，目前操作o和操作k尚未绑定组件，所以应用Max()函数来判断可能绑定的最大距离，例如现在有组件a1和a2可供o绑定，b1和b2可以绑定k，那么这里的Max(Trans(o,k))的值就是取a1b1，a1b2，a2b1，a2b2四个值中最大的。

步骤2.3：根据优先级从大到小对就绪操作进行排序，然后采用两种策略对就绪队列中的操作进行绑定操作。首先检查该操作是否可以绑定给其父节点绑定的组件，从而减少传输时间；其次将剩余的操作根据优先级高低用贪心算法绑定剩余的组件。

步骤2.4：找出正在执行的操作中结束时间最早的，设置为当前的暂停时间Pst，找出这个时间点结束的所有操作，并将其绑定的组件资源释放，更改操作的状态。

步骤2.5：判断是否全部操作都已经执行完毕，若不满足，则返回步骤2.1继续进行绑定调度操作，否则向下执行。

步骤3：根据随机概率采用两种策略对布局Z_l进行修改得到Z_k。一：随机变换一个组件的位置，仍需满足各个组件间的最小距离要求；二：随机选择两个组件位置进行交换。

步骤4：对当前修改后的布局结果重新进行绑定与调度，即采用步骤2生成新的调度结果S_k，根据公式判断是否更新当前布局解Z_l

Ct(Z)＝α×T+β×A+γ×L

Δ＝Ct(Z_k)-Ct(Z_l)

其中，T为调度结束的时间，A为布局得到的芯片面积，L为预估的线长，其中α,β,γ为平衡这些优化目标的参数，在本发明中设置为α＝2，β＝3，γ＝5；如果Δ小于0或者

(其中T_n为当前退火温度)，那么更新当前布局解Z_l为Z_k。

步骤5：判断步骤3,4是否已经执行10次，若未达到10次，则返回步骤3；否则，判断是否更新全局最优布局解Z_f和相应的全局最优调度结果S_f,将当前温度T_n设置为T_n×κ(κ为温度下降速度)，判断是否会小于最低温度T_min，如果小于，则进行步骤6，否则跳转回步骤1。

步骤6：根据前面步骤得到的布局结果和调度结果，可以确定组件之间的连接关系，从而进行布线，具体步骤如下所示：

步骤6.1：按照以下公式对待布线对进行优先级计算：

其中，R_t代表边t在调度过程中重复使用的次数，N_e是指生化协议中总共的边数，L_t代表边t的预估距离(即为两端点间的曼哈顿距离)，L则是所有边的预估长度之和。

步骤6.2：根据优先级顺序对布线对(s,d)进行布线，采用A*算法，对任意网格点pi的选择代价如下式计算：

T(pi)＝Y(pi)+U(pi)+O(pi)

其中，T(pi)为从起点s到该点pi所花费的代价；U(pi)为点pi的选择代价，初始化为1；O(pi)为从点pi到终点d的预估代价，此处设为两点间的曼哈顿距离。

步骤6.3：如果布线成功，则将布线路径设置为障碍，防止与后续的布线产生交叉，并对该路径周围的网格点赋予更高的选择代价，此发明设置为当前代价加上1.3；如果布线失败，那么将该布线对的优先级提升并记录下来，以期在下一次迭代过程中能够先执行。

步骤6.4：判断是否全部布线对都已经布线结束，若未结束，则对下一个布线对进行布线，即跳转回步骤6.2；否则记录数据，恢复布线地图，根据下式判断当前布线解的代价函数E_f，以及是否需要更新最优布线解

其中T_n为布线对数量，F_n为布线失败的布线对数量，ns为布线成功地布线对数量，Successed(i)为路径i的实际布线长度。

步骤6.5：判断迭代次数是否到达上限，若不满足，则根据最新的优先级进行重新排序，跳转到步骤6.2对所有布线对重新进行一次布线。

步骤6.6：在第一阶段布线结束后，如果仍有布线对布线失败，则对剩下布线失败的布线对进行重新布线，此时允许管道交叉。

步骤6.7：将已经成功布线的路径按照优先级高低赋予不同的代价，优先级越高，选择代价越大，取消其障碍属性，使得失败的路径再次布线时尽可能的避免与具有高优先级的路径产生冲突。

步骤6.8：对失败路径进行布线，允许交叉。

本发明通过设计两组实验，使用六个标准测试用例来验证提出方法的有效性。为了验证先布局后调度流程的有效性，给定相同的布局，我们分别采用传统的设计流程(TraS)和本发明提出的流程(MBoC)进行调度，取得的实验结果如图6所示，可以看出，本发明在调度时间上取得了6.4％-18.2％不等的减少，平均时间节约了12％；为了验证布线算法的有效性，对于给定相同的调度方案，我们分别采用传统的A*算法(TraA)和本发明提出的布线算法(MBoC)进行详细布线，取得的实验结果如图7所示，可以看出，本发明在减少交叉数上取得了42.6％的平均下降率。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种流动型生物芯片流动层架构合成设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、设置当前温度T_n为初始温度T_o，根据初始给定的组件个数生成初始的随机布局解Z_l，此时组件被抽象成一个点，并且不失一般性，令组件为同一尺寸，在生成布局的过程中要满足任意两个点的距离不能小于最小距离，为后续的布线留出空间；

步骤S2、从得到的组件相对位置出发，对生化协议进行绑定与调度操作，得到调度结果S_l；

步骤S3、根据随机概率采用两种策略对布局解Z_l进行修改得到Z_k：一、随机变换一个组件的位置，仍需满足各个组件间的最小距离要求；二、随机选择两个组件位置进行交换；

步骤S4、对当前修改后的布局结果重新进行绑定与调度，生成新的调度结果S_k，根据公式判断是否更新当前布局解Z_l；

Ct(Z)＝α×T+β×A+γ×L

Δ＝Ct(Z_k)-Ct(Z_l)

其中，T为调度结束的时间，A为布局得到的芯片面积，L为预估的线长，其中α,β,γ为平衡参数；如果Δ小于0或者

那么更新当前布局解Z_l为Z_k；

步骤S5、判断步骤S3、S4是否已经执行10次，若未达到10次，则返回步骤S3；否则，判断是否更新全局最优布局解Z_f和相应的全局最优调度结果S_f，将当前温度T_n设置为T_n×κ，κ为温度下降速度，判断是否会小于最低温度T_min，如果小于，则进行步骤S6，否则跳转回步骤S1；

步骤S6、根据得到的布局结果和调度结果，确定组件之间的连接关系，从而进行布线；

所述步骤S2具体实现如下：

步骤S21、首先将暂停时间Pst设置为0，确定就绪操作，如果节点在暂停时间之前不在执行或处于执行结束状态，并且满足两种情况的称为就绪操作：1、没有父操作的节点；2、有父操作且父操作在暂停时间前已经结束执行；

步骤S22、根据如下公式计算就绪操作o的优先级：

Pry(o)＝Time(o)+Max(Trans(o,k))+Pry(k)

其中Time(o)是指操作o的执行时间，Trans(o,k)代表操作o绑定的组件到操作k绑定的组件的距离，由于操作o和操作k尚未绑定组件，所以应用Max()函数来判断绑定的最大距离；

步骤S23、根据优先级从大到小对就绪操作进行排序，然后采用两种策略对就绪队列中的操作进行绑定操作：首先检查该操作是否可以绑定给其父节点绑定的组件，从而减少传输时间；其次将剩余的操作根据优先级高低用贪心算法绑定剩余的组件；

步骤S24、找出正在执行的操作中结束时间最早的，设置为当前的暂停时间Pst，找出这个时间点结束的所有操作，并将其绑定的组件资源释放，更改操作的状态；

步骤S25、判断是否全部操作都已经执行完毕，若不满足，则返回步骤S21继续进行绑定调度操作，否则向下执行；

所述步骤S6具体实现如下：

步骤S61、按照以下公式对待布线对进行优先级计算：

其中，R_t代表边t在调度过程中重复使用的次数，N_e是指生化协议中总共的边数，L_t代表边t的预估距离，即为两端点间的曼哈顿距离，L则是所有边的预估长度之和；

步骤S62、根据优先级顺序对布线对(s,d)进行布线，采用A*算法，对任意网格点pi的选择代价如下式计算：

T(pi)＝Y(pi)+U(pi)+O(pi)

其中，T(pi)为从起点s到点pi所花费的代价；U(pi)为点pi的选择代价，初始化为1；O(pi)为从点pi到终点d的预估代价，此处设为两点间的曼哈顿距离；

步骤S63、如果布线成功，则将布线路径设置为障碍，防止与后续的布线产生交叉，并对该路径周围的网格点赋予更高的选择代价；如果布线失败，那么将该布线对的优先级提升并记录下来，以期在下一次迭代过程中能够先执行；

步骤S64、判断是否全部布线对都已经布线结束，若未结束，则对下一个布线对进行布线，即跳转回步骤S62；否则记录数据，恢复布线地图，根据下式判断当前布线解的代价函数E_f，以及是否需要更新最优布线解；

其中T_n为布线对数量，F_n为布线失败的布线对数量，ns为布线成功地布线对数量，Successed(i)为路径i的实际布线长度；

步骤S65、判断迭代次数是否到达上限，若不满足，则根据最新的优先级进行重新排序，跳转到步骤S62对所有布线对重新进行一次布线；

步骤S66、在第一阶段布线结束后，如果仍有布线对布线失败，则对剩下布线失败的布线对进行重新布线，此时允许管道交叉；

步骤S67、将已经成功布线的路径按照优先级高低赋予不同的代价，优先级越高，选择代价越大，取消其障碍属性，使得失败的路径再次布线时尽可能的避免与具有高优先级的路径产生冲突；

步骤S68、对失败路径进行布线，允许交叉。

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