[發明專利]專用指令集處理器的設計方法

有效

• 申請號: 200910031327.4
• 申請日: 2009-05-08
• 公開（公告）號: CN101561833A
• 公開（公告）日: 2009-10-21
• 發明（設計）人: 戴麟;時龍興;楊軍;劉新寧;談力立;羅鋒
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 奚幼堅

1.一種專用指令集處理器的設計方法，其特征在于：在設計前期建立LISA處理器模 型，通過LISA處理器模型生成相應的軟件工具，并在ARM?ESL上搭建與真實硬件性能相 仿的虛擬原型平臺，包括設計平臺需要的周期精確的AHB總線模型、EMI模型、SDRAM模 型；其中，LISA處理器模型、EMI模型連接在AHB總線模型上，LISA處理器模型是AHB 總線模型上的主設備、EMI模型是AHB總線模型上的從設備；SDRAM模型接到EMI模型上； 通過修改LISA處理器模型，搜索出各種不同情況下的性能，獲得最優的軟硬件劃分方法； 通過擴展平臺上已經建立的LISA處理器模型、AHB總線模型、EMI模型、SDRAM模型，直 接在模型上進行驗證，加快處理器的設計周期。

2.根據權利要求1所述專用指令集處理器的設計方法，其特征在于包括以下步驟：

1)建立LISA處理器模型首先需要設計基本指令集的LISA處理器模型，包括資源模 型、結構模型、指令集模型；其中基本指令集采用樹形結構，包括：加法減法指令、乘法 乘加指令、移位指令、數據MOVE指令以及程序控制指令；

2)設計AHB總線、EMI和SDRAM周期精確模型：AHB總線模型中的仲裁器使用的算法 是時間片輪轉算法；EMI模型內部包含一個8級深度的寫緩存，為了保證數據的一致性， 只有當寫緩存為空時，EMI才會從SDRAM讀取數據；SDRAM模型使用兩個三維數組存儲 數據，其中第一維代表塊，第二維代表行，第三維代表列，它們是進行LISA處理器模型 性能評估必要組成部分；

3)把所有的模型在ARM?ESL上搭建虛擬硬件原型平臺，并在上面運行需要處理的目 標應用，并統計目標應用中各個模塊的消耗CPU的資源及評估處理器性能，通過評測處理 器的性能，來決定是否可以進行硬件設計；

4)修改LISA處理器模型：在指令集的樹形結構中加入新的擴展指令的節點，使用改 進后處理器模型在虛擬原型平臺上進行性能的評估。

3.根據權利要求2所述專用指令集處理器的設計方法，其特征在于：

LISA處理器模型需要設計一個主操作，包含結構段、資源段和主操作行為段，它是 LISA處理器模型的入口，與指令相獨立，用字符串“main”標示，其中：

主操作結構段采用字符串“structure”進行聲明，用來描述周期精確模型的結構， 定義鎖存器的類型以及描述處理器的流水線結構；

主操作資源段使用字符串“resources”進行聲明，模型中有兩類資源：采用C/C++ 語言定義的資源，預定義模塊中需要使用的數據結構；采用LISA語言定義的資源，定義 模型使用的寄存器、存儲器模型；

主操作行為段定義包括LISA處理器模型的初始化行為、重啟行為、指令預取行為， 反匯編行為以及終止行為，它是為了生成描述LISA處理器模型運行時的變化，以及生成 配套工具鏈；

指令集的描述，LISA采用樹形結構描述處理器的指令，包含一個或多個指令樹，每 個指令樹中所有指令的寬度必須一致，并且都在根指令中進行指定，它是操作樹的入口， 主操作行為段中隱式的引用根指令，再通過根指令引用指令樹中的其它指令；指令樹中的 每個節點都包含組成段、語法段、編碼段和指令行為段，分別描述指令組成信息、匯編語 法信息、行為以及時序信息，形成指令圖、行為圖、語法圖；組成段采用字符串 “composition”進行聲明，它是例化當前操作引用的子操作，包含兩種規則：或規則和 與規則，或規則是在所有被引用的子操作屬性中進行選擇；與規則是結合所有的子操作的 的所有屬性；編碼段使用字符串“coding”進行聲明，描述了指令字中操作碼、操作數、 標志位各個域的編碼，編碼元素由終結符和非終結符組成，終結符可以是“0”、“1”或“x”， “x”表示當前位可以是“0”或“1”；非終結符是定義在當前操作的組成段中的實例的名 稱，表示引用該子操作中的編碼段，語法段采用字符串“syntax”進行聲明，描述LISA 處理器模型的匯編語法結構；指令行為段使用字符串“behavior”進行聲明，采用C語言 進行建模，通過使用資源段中的全局資源以及組成段中實例的子操作模擬當前指令的行 為，通過把通用指令的行為定義在操作樹的較高層，把特定指令的行為放在操作樹的較低 層，實現指令行為的分層結構；為了對模型進行優化及資源共享，必須建立模型的互斥信 息，組成段或規則中的各個子操作必須是互斥的，RTL模型中的互斥信息很難提取，而抽 象層次較高的LISA模型則可以顯示的指明這些信息。