Heuristic genetic algorithm of computational pipelines optimization

Проведен анализ вычислительных конвейеров и методов их оптимизации. Рассмотрен класс потоковых конвейеров, не использующих разделение вычислительных ресурсов и достигающих наибольшей производительности. Для этого класса рассмотрены задачи оптимизации конвейеров, решаемые для случайной логики в процессе высокоуровневого синтеза по поведенческим спецификациям на языках программирования и описания аппаратуры. Исследован эвристический генетический алгоритм оптимизации, применимый к проектам большого размера. An analysis of computational pipelines and their optimization methods has been performed. A class of dataflow pipelines that do not use resource sharing and obtain high throughput has been considered. Pipeline optimization tasks being solved during high-level synthesis from random logic behavioral specifications in programming and hardware description languages have been considered. A heuristic genetic optimization algorithm which is capable of handling large designs has been proposed and investigated