在模式辨識處理系統(tǒng)中用于電力管理的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001 ] 本發(fā)明的實施例大體涉及電子裝置，且更具體地說，在某些實施例中，涉及具有用于數據分析的并行裝置的電子裝置。
【背景技術】
[0002]在常規(guī)基于馮?諾伊曼(von Neumann)的計算機上執(zhí)行復雜模式辨識可能效率低下。然而，生物大腦(尤其人類大腦)善于執(zhí)行模式辨識。當前研宄表明，人類大腦使用大腦新皮質中的一系列經階層式組織的神經元層執(zhí)行模式辨識。階層的較低層中的神經元分析來自(例如)感覺器官的“原始信號”，而較高層中的神經元分析來自較低層級中的神經元的信號輸出。大腦新皮質中的這種階層式系統(tǒng)可能結合大腦的其它區(qū)域完成復雜模式辨識，這使人類能夠執(zhí)行例如空間推理、意識思考及復雜語言等高階功能。
[0003]在計算領域中，模式辨識任務越來越具有挑戰(zhàn)性。計算機之間傳輸的數據量不斷增大，且用戶希望識別的模式數目日益增加。例如，通常通過在數據流中搜索模式(例如，特定詞組或代碼段)來檢測垃圾郵件或惡意軟件。模式數目隨著垃圾郵件及惡意軟件的多樣化而增加，這是因為可實施新模式以搜索新變體。在數據流中搜索這些模式中的每一者可形成計算瓶頸。通常，當接收到數據流時，在數據流中一次一個地搜索每一模式。在系統(tǒng)準備好搜索數據流的下一部分之前的延遲隨模式數目而增加。因此，模式辨識可使數據的接收減慢。
[0004]硬件已經設計以在數據流中搜索模式，但是這種硬件通常不能在給定的時間量期間處理足夠的數據量。經配置以搜索數據流的一些裝置通過將數據流分布在多個電路之間以在給定的時間量期間處理足夠的數據量。所述電路各自確定數據流是否匹配模式的一部分。通常，大量電路并行操作，其各自大體同時搜索數據流。然而，尚不存在有效地允許以與生物大腦的方式更相當的方式執(zhí)行模式辨識的系統(tǒng)。開發(fā)這種系統(tǒng)是合乎需要的。
【附圖說明】
[0005]圖1說明根據本發(fā)明的各種實施例的具有狀態(tài)機引擎的系統(tǒng)的實例。
[0006]圖2說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖1的狀態(tài)機引擎的FSM點陣的實例。
[0007]圖3說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖2的FSM點陣的塊的實例。
[0008]圖4說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖3的塊的行的實例。
[0009]圖5說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖4的行的兩成員群組的實例。
[0010]圖6說明根據本發(fā)明的各種實施例的有限狀態(tài)機圖表的實例。
[0011]圖7說明根據本發(fā)明的各種實施例的使用FSM點陣實施的二層級階層的實例。
[0012]圖8說明根據本發(fā)明的各種實施例的編譯器將源代碼轉換為二進制文件以編程圖2的FSM點陣的方法的實例。
[0013]圖9說明根據本發(fā)明的各種實施例的狀態(tài)機引擎。
[0014]圖10說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖3的塊的行的第二實例。
[0015]圖11說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖10的塊內交換元件。
[0016]圖12說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖2的塊的塊啟動邏輯。
[0017]圖13是說明根據本發(fā)明的各種實施例的圖12的塊啟動邏輯的操作的狀態(tài)圖。
【具體實施方式】
[0018]現在轉到諸圖，圖1說明大體上由參考數字10標示的基于處理器的系統(tǒng)的實施例。系統(tǒng)10(例如，數據分析系統(tǒng))可為例如臺式計算機、膝上型計算機、傳呼器、蜂窩電話、個人記事本、便攜式音頻播放器、控制電路、相機等等的多種類型中的任一者。系統(tǒng)10還可為網絡節(jié)點，例如路由器、服務器或客戶端(例如，先前描述的計算機類型中的一者)。系統(tǒng)10可為某個其它種類的電子裝置，例如復印機、掃描儀、打印機、游戲控制臺、電視機、機頂視頻分布或記錄系統(tǒng)、電纜箱、個人數字媒體播放器、工廠自動化系統(tǒng)、汽車計算機系統(tǒng)或醫(yī)療裝置。(用以描述系統(tǒng)的這些各種實例的術語(如本文中使用的許多其它術語)可共享一些參照物，且因此不應通過所列出的其它項加以狹隘地理解)。
[0019]在典型的基于處理器的裝置(例如系統(tǒng)10)中，例如微處理器等處理器12控制系統(tǒng)10中的系統(tǒng)功能及請求的處理。此外，處理器12可包括共享系統(tǒng)控制的多個處理器。處理器12可直接或間接地耦合到系統(tǒng)10中的元件中的每一者，使得處理器12通過執(zhí)行可存儲于系統(tǒng)10內或系統(tǒng)10外部的指令而控制系統(tǒng)10。
[0020]根據本文中描述的實施例，系統(tǒng)10包含可在處理器12的控制下操作的狀態(tài)機引擎14。狀態(tài)機引擎14可采用任何自動機理論。例如，狀態(tài)機引擎14可采用數個狀態(tài)機架構中的一者，包含(但不限于)米立(Mealy)架構、摩爾(Moore)架構、有限狀態(tài)機(FSM)、確定性FSM(DFSM)、位并行狀態(tài)機(BPSM)等等。雖然可使用多種架構，但是為討論目的，本申請案提及FSM。然而，所屬領域的技術人員應了解，可使用多種狀態(tài)機架構中的任一者來采用所述技術。
[0021]如下文進一步討論，狀態(tài)機引擎14可包含數個(例如，一或多個)有限狀態(tài)機(FSM)點陣(例如，芯片的核心)。為本申請案的目的，術語“點陣”是指元件(例如，布爾單元、計數器單元、狀態(tài)機元件、狀態(tài)轉變元件)的組織框架(例如，路由矩陣、路由網絡、框架)。此外，“點陣”可具有任何合適的形狀、結構或階層式組織(例如，柵格、立方體、球形、級聯(lián))。每一 FSM點陣可實施各自并行接收及分析相同數據的多個FSM。此外，FSM點陣可布置成群組(例如，群集)，使得FSM點陣的群集可并行分析相同輸入數據。此外，狀態(tài)機引擎14的FSM點陣的群集可布置在階層式結構中，其中來自階層式結構的較低層級上的狀態(tài)機點陣的輸出可用作到較高層級上的狀態(tài)機點陣的輸入。通過經由階層式結構使狀態(tài)機引擎14的并行FSM點陣的群集串聯(lián)地級聯(lián)，可分析(例如，評估、搜索等等)日益復雜的模式。
[0022]此外，基于狀態(tài)機引擎14的階層式并行配置，狀態(tài)機引擎14可用于利用高處理速度的系統(tǒng)中的復雜數據分析(例如，模式辨識或其它處理)。例如，本文中描述的實施例可并入具有I千兆字節(jié)/秒的處理速度的系統(tǒng)中。因此，利用狀態(tài)機引擎14，可迅速分析來自高速存儲器裝置或其它外部裝置的數據。狀態(tài)機引擎14可根據多個準則(例如，搜索項)大約同時(例如，在單個裝置循環(huán)期間)分析數據流。狀態(tài)機引擎14的層級上的FSM群集內的FSM點陣中的每一者可各自大約同時從數據流接收相同搜索項，且并行FSM點陣中的每一者可依處理準則確定所述項是否將狀態(tài)機引擎14推進到下一狀態(tài)。狀態(tài)機引擎14可根據相對較大數目個準則(例如，大于100個、大于110個或大于10，000個準則)分析諸個項。因為FSM點陣并行操作，所以其可將準則應用于具有相對較高帶寬的數據流(例如，大于或大體等于I千兆字節(jié)/秒的數據流)而不使數據流減慢。
[0023]在一個實施例中，狀態(tài)機引擎14可經配置以辨識(例如，檢測)數據流中的大量模式。例如，狀態(tài)機引擎14可用以檢測用戶或其它實體可能希望分析的多種類型數據流中的一或多者中的模式。例如，狀態(tài)機引擎14可經配置以分析經由網絡接收的數據流，例如經由因特網接收的包或經由蜂窩網絡接收的語音或數據。在一個實例中，狀態(tài)機引擎14可經配置以分析垃圾郵件或惡意軟件的數據流。數據流可被接收為串行數據流，其中以具有意義的順序(例如以時間、詞匯或語義顯著的順序)接收數據。或者，數據流可經并行或無序接收，且然后通過(例如)對經由因特網接收的包進行重新排序而轉換為串行數據流。在一些實施例中，數據流可串行地呈現項，但是可并行接收表達所述項中的每一者的位。數據流可從系統(tǒng)10外部的源接收，或可通過詢問例如存儲器16等存儲器裝置且由存儲于存儲器16中的數據形成數據流而形成。在其它實例中，狀態(tài)機引擎14可經配置以辨識拼寫某一字的字符序列、指定基因的基因堿基對序列、形成圖像的部分的圖片或視頻文件中的位序列、形成程序的部分的可執(zhí)行文件中的位序列或形成歌曲或口語詞組的部分的音頻文件中的位序列。待分析的數據流可包含呈二進制格式或其它格式(例如，十進制、ASCII等等)的多個數據位。所述流可編碼具有單個數字或多個數字(例如，多個二進制數字)的數據。
[0024]如應了解，系統(tǒng)10可包含存儲器16。存儲器16可包含易失性存儲器，例如動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、同步DRAM(SDRAM)、雙倍數據速率DRAM (DDR SDRAM)、DDR2 SDRAM,DDR3 SDRAM等等。存儲器16還可包含非易失性存儲器，例如只讀存儲器(ROM)、PC-RAM、硅-氧化物-氮化物-氧化物-硅(SONOS)存儲器、金屬-氧化物-氮化物-氧化物-硅(MONOS)存儲器、基于多晶硅浮動柵極的存儲器及/或結合易失性存儲器使用的各種架構的其它類型快閃存儲器(例如，NAND存儲器、NOR存儲器等等)。存儲器16可包含可提供待由狀態(tài)機引擎14分析的數據的一或多個存儲器裝置，例如DRAM裝置。如本文中所使用，術語“提供”可大體是指引導、輸入、插入、發(fā)出、路由、發(fā)送、傳送、發(fā)射、產生、給出、輸出、放置、寫入等等。這些裝置可被稱為或包含固態(tài)驅動器(SSD)、多媒體卡(MMC)、安全數字(SD)卡、壓縮閃存(CF)卡或任何其它合適的裝置。此外，應了解，這些裝置可經由任何合適的接口(例如通用串行總線(USB)、外圍組件互連(PCI)、PCIExpress(PC1-E)、小型計算機系統(tǒng)接口(SCSI)、IEEE 1394 (Firewire)或任何其它合適的接口)耦合到系統(tǒng)10。為了促進存儲器16 (例如快閃存儲器裝置)的操作，系統(tǒng)10可包含存儲器控制器(未說明)。如應了解，存儲器控制器可為獨立裝置或其可與處理器12成一體。此外，系統(tǒng)10可包含外部存儲裝置18，例如磁性存儲裝置。外部存儲裝置還可將輸入數據提供到狀態(tài)機引擎14。
[0025]系統(tǒng)10可包含數個額外元件。例如，如關于圖8更詳細地描述，編譯器20可用以配置(例如，編程)狀態(tài)機引擎14。輸入裝置22還可耦合到處理器12以允許用戶將數據輸入到系統(tǒng)10中。例如，輸入裝置22可用以將數據輸入到存儲器16中以供狀態(tài)機引擎14隨后分析。例如，輸入裝置22可包含按鈕、交換元件、鍵盤、光筆、尖筆、鼠標及/或語音辨識系統(tǒng)。例如顯示器等輸出裝置24還可耦合到處理器12。例如，顯示器24可包含IXD、CRT、LED及/或音頻顯示器。所述系統(tǒng)還可包含用于與網絡(例如因特網)介接的網絡接口裝置26，例如網絡接口卡(NIC)。如應了解，取決于系統(tǒng)10的應用，系統(tǒng)10可包含許多其它組件。
[0026]圖2到5說明FSM點陣30的實例。在一實例中，FSM點陣30包括塊32的陣列。如將描述，每一塊32可包含對應于FSM中的多個狀態(tài)的多個可選擇性地耦合的硬件元件(例如，可配置元件及/或專用元件)。類似于FSM中的狀態(tài)，硬件元件可分析輸入流并基于輸入流啟動下游硬件元件。
[0027]可配置元件可經配置(例如，編程)以實施許多不同功能。例如，可配置元件可包含階層式地組織成行38(圖3及4中所示)及塊32(圖2及3中所示)中的狀態(tài)機元件(SME)34、36(圖5中所示)。SME還可被視為狀態(tài)轉變元件(STE)。為了在經階層式組織的SME34、36之間路由信號，可使用可配置交換元件的階層，包含塊間交換元件40 (圖2及3中所示)、塊內交換元件42(圖3及4中所示)及行內交換元件44(圖4中所示)。
[0028]如下文所述，交換元件可包含路由結構及緩沖器。SME 34、36可對應于由FSM點陣30實施的FSM的狀態(tài)。SME 34、36可通過使用如下文描述的可配置交換元件而耦合在一起。因此，可通過以下操作在FSM點陣30上實施FSM:配置SME 34、36以對應于狀態(tài)功能且選擇性地將SME 34,36耦合在一起以對應于FSM中的狀態(tài)之間的轉變。
[0029]圖2說明FSM點陣30的實例的整體視圖。FSM點陣30包含可選擇性地與可配置塊間交換元件40耦合在一起的多個塊32。塊間交換元件40可包含導體46 (例如，導線、跡線等等)以及緩沖器48及50。在一實例中，包含緩沖器48及50以控制信號往返于塊間交換元件40的連接及時序。如下文進一步描述，緩沖器48可經提供以緩沖在塊32之間發(fā)送的數據，而緩沖器50可經提供以緩沖在塊間交換元件40之間發(fā)送的數據。此外，塊32可選擇性地耦合到用于接收信號(例如，數據)且將數據提供到塊32的輸入塊52 (例如，數據輸入端口)。塊32還可選擇性地耦合到用于將信號從塊32提供到外部裝置(例如，另一FSM點陣30)的輸出塊54(例如，輸出端口)。FSM點陣30還可包含編程接口 56以(例如，經由圖像、程序)配置F