Giải pháp thiết kế và thi công máy tính nhúng thời gian thực tích hợp công nghệ Fpga

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN 2 97 
GIẢI PHÁP THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÁY TÍNH NHÚNG THỜI GIAN THỰC 
TÍCH HỢP CÔNG NGHỆ FPGA 
DESIGN AND IMPLEMENTATION SOLUTIONS FOR REAL-TIME EMBEDDED 
COMPUTER INTEGRATED FPGA TECHNOLOGY 
Trần Hoàng Vũ1, Nguyễn Văn Thọ2, Đỗ Thành Bảo Ngọc2, Chử Đức Hoàng3 
1Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng; thvu@ute.udn.vn 
2Trường Đại học Duy Tân; vanthodn@gmail.com, baongocdt@gmail.com 
3Quỹ Đổi mới công nghệ quốc gia - Bộ Khoa học & Công nghệ; hoangcd@most.gov.vn 
Tóm tắt - Máy tính nhúng đã và đang làm nên làn sóng đổi mới trong 
lĩnh vực công nghệ thông tin và đặc biệt là trong lĩnh vực tự động 
hóa. Với ưu thế nhỏ gọn, linh hoạt và giá thành rẻ; máy tính nhúng 
đã và đang đóng vai trò cốt lõi trong hầu hết các hệ thống tự động. 
Tuy nhiên, do hạn chế về tốc độ xử lý, nó gặp nhiều khó khăn trong 
việc xử lý các bài toán cần tốc độ xử lý nhanh như các ứng dụng thời 
gian thực, xử lý ảnh, xử lý video Trong bài báo này chúng tôi đề 
xuất giải pháp thiết kế máy tính nhúng có tích hợp FPGA nhằm giải 
quyết hạn chế trên. Với thiết kế này các công việc phức tạp cần tốc 
độ xử lý có thể được chuyển sang thực thi trên FPGA. Một hệ xử lý 
truyền thông thời gian thực cũng được thực thi thử nghiệm trên máy 
tính nhúng để dánh giá hiệu năng của thiết kế. 
Abstract - Embedded computers are making waves in innovation 
in the field of information technology and automation. It is playing 
a core role in most automated systems because of the compact, 
flexibility and low cost. However, due to limitations in processing 
speed, it is difficult to handle problems that need fast processing 
speed such as real-time applications, image processing, video 
processing ... To solve this limitation, we propose an embedded 
computer design which has an integrated FPGA. As such, complex 
tasks can be built on FPGA. A real-time information transmission 
system has been implemented on our embedded computer to 
assess its performance. 
Từ khóa - Máy tính nhúng; hệ thống thời gian thực; FPGA; PCB 
tốc độ cao; vi xử lý. 
Key words - Embedded computer; realtime system; FPGA; high 
speed PCB; microprocesor. 
1. Giới thiệu 
Những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của 
thông tin vô tuyến đã và đang ảnh hưởng ngày càng to lớn 
đến nhiều lĩnh lực khác nhau trong đời sống kinh tế xã hội. 
Điều này dẫn đến vấn đề bảo mật trong thông tin vô tuyến 
lại trở thành tâm điểm của nhiều nhà nghiên cứu trong và 
ngoài nước, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng đòi 
hỏi tính bảo mật cao như an ninh, quốc phòng, tài chính 
Ngày nay, công nghệ hệ thống nhúng đã phát triển 
mạnh mẽ, thiết kế đóng vai trò quan trọng trong việc phát 
triển hệ thống. Sự phổ biến ngày càng tăng của các hệ thống 
nhúng đã làm cho nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu 
cải thiện, tối ưu hóa kiến trúc của các hệ thống nhúng. Tối 
ưu hóa các hệ thống nhúng bao gồm các khía cạnh như hiệu 
suất [1], [2], [3], tiêu thụ điện năng [4], [5], [6], [7], chi phí, 
kích thước [8], [9], [10],  
Các hệ thống thời gian thực mà điển hình là các hệ 
thống xử lý nhận thức hỗ trợ bộ vi xử lý cho các công nghệ 
có thể cho phép các máy tính cảm nhận thế giới theo cách 
con người. Nó nhắm mục tiêu các lĩnh vực như phát hiện 
đối tượng, nhận dạng và theo dõi, nhận dạng giọng nói và 
cử chỉ và khả năng đa phương thức như đọc môi để hỗ trợ 
nhận dạng giọng nói. Các ứng dụng cho việc xử lý nhận 
thức đều rất lớn và đa dạng. Ngày càng có nhiều thiết bị 
máy tính đang được nhúng vào vô hình trong môi trường 
sống của chúng ta và chúng ta nhận thấy sự tồn tại của 
chúng chỉ khi chúng ngừng phục vụ chúng ta. Các môi 
trường nhúng di động trong tương lai cần ít nhất hỗ trợ các 
ứng dụng tinh vi như nhận dạng giọng nói, nhận dạng tính 
năng trực quan, kết nối mạng không dây an toàn và xử lý 
phương tiện nói chung. 
Bởi các ứng dụng thời gian thực rất phong phú trong 
các hệ thống nhúng di động như PDA thông minh, robot 
không người lái và các thiết bị giả cho người khiếm thị và 
khiếm thính. Một vấn đề cơ bản gây ra các ứng dụng này 
là chúng yêu cầu hiệu năng đáng kể hơn so với các bộ xử 
lý nhúng hiện tại có thể phân phối. Hầu hết các bộ vi xử lý 
nhúng và công suất thấp, chẳng hạn như Intel XScale, 
không có tài nguyên phần cứng và hiệu suất cần thiết để hỗ 
trợ trình nhận dạng giọng nói đầy đủ tính năng. Ngay cả 
các bộ vi xử lý hiệu năng cao hiện đại cũng hầu như không 
thể theo kịp các yêu cầu thời gian thực của các ứng dụng 
nhận thức tinh vi. 
Với tốc độ phát triến vi xử lý theo định luật Moore, vấn 
đề hiệu suất không phải là vấn đề quan trọng. Tuy nhiên 
hai vấn đề quan trọng vẫn còn. Thứ nhất, mức tiêu thụ năng 
lượng đi kèm với mức hiệu suất yêu cầu thường có cường 
độ vượt quá mức năng lượng nhúng điển hình. Hơn nữa, 
các yêu cầu về năng lượng của các bộ vi xử lý hiệu năng 
cao mới ngày càng tăng. Kết luận là quy mô công nghệ một 
mình không thể giải quyết vấn đề này. Thứ hai, nhận thức 
và giao diện bảo mật là do tự nhiên luôn hoạt động. Điều 
này giới hạn tính khả dụng của bộ xử lý đối với các tác vụ 
tính toán khác, chẳng hạn như hiểu được những gì đã được 
nhận thức. Giải pháp thông thường để giảm tiêu thụ điện 
trong khi tăng hiệu suất là sử dụng ASIC. Với sự phức tạp 
và luôn luôn về bản chất của nhiệm vụ nhận thức, một cách 
tiếp cận có liên quan hơn sẽ là sử dụng ASIC như một bộ 
xử lý kết hợp với bộ xử lý máy chủ công suất thấp. 
Trong giai đoạn đầu của nghiên cứu này, một bộ xử lý 
ASIC cho một trong những giai đoạn thống trị của hệ thống 
nhận dạng giọng nói Sphinx CMU đã được nghiên cứu 
[11]. Nỗ lực này củng cố quan điểm cho rằng ASIC là tốn 
kém và không linh hoạt. Chi phí chế tạo cao của họ cùng 
98 Trần Hoàng Vũ, Nguyễn Văn Thọ, Đỗ Thành Bảo Ngọc, Chử Đức Hoàng 
với các chi phí liên quan đến một chu kỳ thiết kế kéo dài 
rất khó để khấu hao trừ trường hợp sản xuất với quy mô rất 
lớn. Chuyên môn ASIC vốn có làm cho nó vô cùng khó 
khăn để hỗ trợ nhiều ứng dụng, phương pháp mới, hoặc 
thậm chí cải tiến thuật toán tiến hóa. 
Các ứng dụng nhúng phát triển nhanh chóng và các hệ 
thống nhúng là cực kỳ nhạy cảm với chi phí, những vấn đề 
này thúc đẩy việc tìm kiếm một cách tiếp cận mục đích 
chung hơn. Việc sử dụng các thiết bị logic và cấu hình lại 
có thể cấu hình lại là một cách tiếp cận phổ biến khác [12]. 
Khả năng cấu hình lại vốn có của FPGA cung cấp một mức 
độ chuyên môn hóa trong khi vẫn giữ được tính tổng quát 
đáng kể. Tuy nhiên, FPGA có một bất lợi đáng kể cả về 
hiệu năng và công suất khi so sánh với các chức năng logic 
ASIC hoặc CPU. 
Xuất phát từ các phân tích trên, nhằm mục đích cân 
bằng giữa các mục tiêu về hiệu năng, chi phí và tính linh 
hoạt; chúng tôi đề xuất giải pháp thiết kế hệ thống máy 
tính nhúng tích hợp FPGA. Khối FPGA tích hợp vào giúp 
máy tính nhúng khắc phục các nhược điểm về hiệu suất 
tính toán trong khi vẫn giữ được tính linh hoạt và bảo đảm 
chi phí thấp. 
Phần còn lại của bài báo được sắp xếp như sau: Phần 2 
giới thiệu kiến trúc hệ thống máy tính nhúng đề xuất. Phần 
3 trình bày các kết quả về thiết kế layout. Phần 4 trình bày 
kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của thiết kế đề 
xuất. Cuối cùng phần 5 là phần kết luận. 
2. Kiến trúc hệ thống 
Hình 1. Tổ chức thực hiện của vi xử lý 
Hình 1 thể hiện tổ chức thực hiện của một hệ vi xử lý. 
Bộ xử lý đưa dữ liệu vào hoặc ra bộ xử lý thông qua các bộ 
đệm SRAM. Các thuật toán xử lý thời gian thực có xu 
hướng được định hướng luồng, tức là, chúng xử lý một 
chuỗi các bản ghi dữ liệu tương tự, nơi các bản ghi dữ liệu 
có thể là các gói hoặc khối tín hiệu lời nói, khung video 
hoặc đầu ra của các quy trình xử lý luồng khác. Mỗi gói dữ 
liệu đầu vào được xử lý bởi một thuật toán tương đối đơn 
giản và thường xuyên thường đề cập đến một số bảng trạng 
thái hoặc lịch sử cục bộ hạn chế để tạo ra một gói đầu ra. 
Các thuật toán thường được định hướng vòng lặp với các 
thành phần chi phối được lồng vào nhau cho các vòng với 
các cơ quan phụ thuộc vào dòng chảy. Một số các nghiên 
cứu đã đề xuất kiến trúc vi xử lý được tối ưu hóa cho kiểu 
tính toán này được gọi là bộ xử lý luồng [13]. 
Hình 2. Luồng xử lý dữ liệu 
Thay vì thiết kế một kiến trúc vi xử lý chuyên biệt để 
tối ưu hóa việc xử lý các ứng dụng thời gian thực, chúng 
tôi thêm vào một khối chức năng logic tùy biến. Luồng xử 
lý được thể hiện ở Hình 2. Các gói dữ liệu cần xử lý sẽ 
được chuyển sang cho khối Logic Funtion. Khối này được 
tùy biến đê có thể giải quyết các thuật toán xử lý dữ liệu 
khác nhau bằng mô tả phần cứng HDL, dữ liệu sau khi 
được xử lý sẽ được trả lại cho vi xử lý ra quyết định. 
Trong thực tế, có rất nhiều cấu hình tương ứng với kiến 
trúc của hệ thống nhúng. Các cấu hình này khác nhau về 
tốc độ CPU, kích thước bộ nhớ, chiều rộng Bus, cổng I/O 
[1], [2]. Chúng tôi xây dựng các chức năng khách quan để 
đánh giá cấu hình của kiến trúc hệ thống nhúng trên cơ sở 
cân bằng giữa các mục tiêu tối ưu. 
Hình 3 là kiến trúc máy tính nhúng được chúng tôi thiết 
kế để đánh giá hiệu năng của thiết kế, vi xử lý ARM được 
lựa chọn cho máy tính nhúng và khối chức năng tùy biến 
là FPGA. Chúng tôi lựa chọn dòng Spartan 3E cho hệ thống 
thử nghiệm của mình. 
Hình 3. Sơ đồ khối của máy tính nhúng thời gian thực 
Trong kiến trúc này, chúng tôi tích hợp vào máy tính 
nhúng một khối FPGA nhằm tùy biến phần cứng và thực 
thi những nhiệm vụ đòi hỏi hiệu năng cao và vi xử lý không 
đủ tài nguyên để giải quyết. Khối FPGA được kết nối trực 
tiếp để dễ dàng điều khiển và tùy biến. 
Mặt khác một giao diện tùy biến FPGA với ngoại vi 
được tổ chức riêng biệt và cổng nạp JTAG cho FPGA độc 
lập hoàn toàn cho phép trong trường hợp cần thiết hệ thống 
có thể làm việc như một kit phát triển FPGA đơn thuần, 
độc lập với vi xử lý của máy tính nhúng. 
3. Kết quả mô phỏng PCB 
Các ứng dụng thời gian thực như xử lý ảnh, xử lý video 
thường có khối lượng dữ liệu rất lớn, dòng dữ liệu giữa vi 
xử lý và FPGA thường có tốc độ rất cao, do đó việc thiết kế 
bo mạch in của máy tính nhúng để đảm bảo chất lượng tín 
hiệu là vấn đề rất quan trọng trong thiết kế máy tính nhúng. 
Thiết kế mạch in tốc độ cao trên đặt ra nhiều thách thức 
đối với người thiết kế trong việc đảm bảo chất lượng tín 
hiệu truyền dẫn như nhiễu xuyên âm, bức xạ trường điện 
từ, phối hợp trở kháng và đảm bảo cân bằng độ trễ truyền 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN 2 99 
dẫn giữa các đường tín hiệu. Các khó khăn thách thức này 
được gọi theo một khái niệm tiêu chuẩn là tích hợp tín hiệu 
(SI: Signal Integrity). Nếu quá trình thiết kế không có sự 
hỗ trợ mô phỏng và phân tích bởi các công cụ mô phỏng 
tiêu chuẩn công nghiệp, thì việc kiểm tra chất lượng tín 
hiệu sau khi chế tạo mạch in PCB (Printed Circuit Board) 
sẽ vô cùng khó khăn, đồng thời chất lượng tín hiệu truyền 
dẫn sẽ không được đảm bảo (hay còn gọi là khả năng tích 
hợp tín hiệu không được đảm bảo), dẫn đến phải làm lại 
mạch in nhiều lần mà không tìm được ra nguyên nhân 
chính xác. Điều này không chỉ làm tăng chi phí, mà còn 
kéo dài thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. 
Khi một đường dẫn truyền dẫn tín hiệu, giữa nó và các 
đường truyền dẫn kề cận sẽ xuất hiện dung kháng tương hỗ 
kết hợp và cảm kháng tương hỗ kết hợp. Lý thuyết về tương 
hỗ kết hợp cho thấy rằng, các dòng điện tín hiệu trở về của 
một đường dẫn truyền dẫn tín hiệu sẽ tạo ra các trường từ. 
Các trường từ này tiếp tục cảm ứng ra các điện áp trong các 
đường dẫn khác nằm trong vùng trường từ này. Các điện 
áp cảm ứng tỉ lệ thuận với sự biến đổi của tín hiệu truyền. 
Các điện áp này ảnh hưởng càng lớn khi thời gian tăng (rise 
time) của tín hiệu càng ngắn (tần số càng cao), có nghĩa là 
khi tốc độ truyền dẫn càng cao. Điện áp cảm ứng này gọi 
là nhiễu xuyên âm. 
Trong các mạch số, đặc biệt là các mạch tốc độ cao trên 
1 GHz, xuyên âm do cảm kháng luôn lớn hơn nhiều xuyên 
âm do dung kháng. Vì vậy, các phương pháp giảm xuyên 
âm luôn tập trung vào việc giảm xuyên âm do cảm kháng. 
a. Dạng sóng đầu phát 
b. Dạng sóng đầu thu 
Hình 4. Kết quả mô phỏng ảnh hưởng nhiễu xuyên âm 
Để đánh giá chất lượng thiết kế mạch in PCB chúng tôi 
sử dụng công cụ HyperLynx của MentorGraphics để đánh 
giá ảnh hưởng của nhiễu xuyên âm đến chất lượng tín hiệu 
kế với tốc độ truyền dữ liệu 1GHz. Kết quả mô phỏng ảnh 
hưởng của nhiễu xuyên âm được thể hiện ở Hình 4. Theo 
kết quả mô phỏng ta thấy mắt mở to, không thấy ảnh hưởng 
của nhiễu giữa 2 đường truyền. Biên độ nhiễu rất thấp. 
4. Kết quả thực thi và thử nghiệm 
4.1. Thi công phần cứng máy tính nhúng 
Hình 5. Máy tính nhúng thời gian thực thử ngiệm 
Chúng tôi đã thiết kế và thi công thử nghiệm máy tính 
nhúng với vi xử lý được lựa chọn là AT91SAM9260, bộ 
nhớ SRAM 256MB, khối FPGA được chọn là XC3S500E 
của Xilinx. Đây là chip FPGA được sử dụng trong các Kit 
Spartan nổi tiếng của Xilinx. XC3S500E có mật độ tích 
hợp cổng tương đối cao và đủ các đặc tính cho thiết kế phần 
cứng nhiều chức năng. Nó được hỗ trợ bởi các công cụ 
phần mềm của Xilinx. Các thông số kỹ thuật cụ thể của 
XC3S500E được mô tả ở Bảng 1. 
Bảng 1. Thông số kỹ thuật của XC3S500E 
System 
Gate 
Logic 
cells 
Total 
CLBs 
Total 
Slices 
Maximum 
User I/O 
Maximum 
Diffrential 
I/O pairs 
500.000 10.476 1164 4656 232 92 
Hình 5 là sản phẩm hoàn thiện. Ngoài khối phần cứng 
tùy biến FPGA, máy tính nhúng có đầy đủ các cổng chức 
năng cơ bản như VGA, USB, Ethenet. 
4.2. Nạp hệ điều hành 
Sau khi đã thi công hoàn chỉnh phần cứng máy tính 
nhúng, chúng tôi tiến hành nạp hệ điều hành Linux cho máy 
tính nhúng. 
Trình tự Bootloader của AT91SAM9260 được thể hiện 
ở Hình 6. Đầu tiên, nó khởi tạo các cổng đơn vị gỡ lỗi nối 
tiếp (DBGU) và cổng thiết bị USB. 
Sau đó chương trình DataFlash Boot được thực thi. Nó 
tìm kiếm một chuỗi tám vectơ ARM hợp lệ trong một 
DataFlash kết nối với SPI. Tất cả các vectơ phải là nhánh 
B hoặc LDR lấy giá trị thanh ghi trừ vector thứ sáu. vector 
này được sử dụng để lưu trữ các kích thước của hình ảnh 
để tải về. Nếu một chuỗi hợp lệ được tìm thấy, code được 
tải về vào SRAM nội bộ. Tiếp theo là remap và nhảy tới 
địa chỉ đầu tiên của SRAM. 
Nếu không có chuỗi vector ARM hợp lệ được tìm thấy, 
các chương trình DataFlash Boot được thực thi trên chip 
100 Trần Hoàng Vũ, Nguyễn Văn Thọ, Đỗ Thành Bảo Ngọc, Chử Đức Hoàng 
thứ hai lựa chọn. 
Nếu không có trình tự vector ARM hợp lệ được tìm thấy, 
chương trình NAND Flash Boot sau đó được thực hiện. 
Các chương trình NAND Flash Boot sẽ tìm kiếm chuỗi 
tám vectơ ARM hợp lệ. Nếu một trình tự như vậy được tìm 
thấy, code được tải về vào SRAM nội bộ. Tiếp theo là 
remap và nhảy tới địa chỉ đầu tiên của SRAM. 
Nếu không có trình tự vector ARM hợp lệ được tìm 
thấy, Màn hình SAM-BA sau đó được thực hiện. Nó chờ 
đợi cho các giao đổi giữa các thiết bị USB, hoặc trên cổng 
nối tiếp DBGU. 
Hình 6. Trình tự BootLoader của máy tính nhúng 
Hình 7 thể hiện quá trình Boot Linux của máy tính 
nhúng. Máy tính nhúng của chúng tôi thiết kế thực thi 
ROM boot, load AT91AT91BootStrap.bin từ 
AT45DB041D-SU (SPI NPCS1) vào SRAM, thực hiện 
lệnh nhảy và thực thi chương trình AT91BootStrap. Sau đó 
nó thực hiện khởi động PLL cho system clock, khởi động 
SDRAM controller, load u-boot.bin từ AT45DB041D-SU 
tại offset 0x8400 vào địa chỉ 0x21F00000 của SDRAM. 
Sau đó thực hiện lệnh nhảy vào vùng SDRAM để chạy 
chương trình U-Boot. 
U-Boot load kernel uImage từ nhiều nguồn khác nhau 
(TFTP, NAND FLASH...) chép vào địa chỉ 0x20000000 trên 
SDRAM, sau đó thực hiện lệnh boot hệ điều hành Linux. 
Hình 7. Trình tự Boot kernel Linux của máy tính nhúng 
4.3. Thử nghiệm 
Để đánh giá hiệu năng của máy tính nhúng thời gian 
thực chúng tôi thực thi thử nghiệm một hệ thống truyền 
thông thời gian thực giữa 2 máy tính theo mô hình như 
Hình 8. Trong mô hình này, bên phát là một máy tính 
nhúng có nhiệm vụ điều chế PSK tín hiệu số trước khi đưa 
lên kênh truyền. Bên thu cũng là một máy tính nhúng thực 
hiện giải điều chế để nhận lại dữ liệu. Trong thử nghiệm 
này chúng tôi xây dựng một phần mềm chạy trên máy tính 
nhúng bên phát có nhiệm vụ sinh dữ liệu và chuyển sang 
khối FPGA. Một HDL được nạp vào khối FPGA thực hiện 
điều chế PSK và đưa ra DAC. Một chương trình khác được 
nạp lên máy tính nhúng bên thu có nhiệm vụ nhận dữ liệu 
từ khối FPGA. Một HDL giải điều chế được nạp vào khối 
FPGA. Một máy dao động ký được sử dụng để đo đạc và 
so sánh dạng sóng bên thu và bên phát. 
Trong mô hình này công việc thực hiện điều chế/ giải 
điều chế PSK - đòi hỏi đáp ứng thời gian thực do khối 
FPGA thực hiện. Đây là công việc và vi xử lý trong các 
máy tính nhúng không thể thực hiện được. 
Hình 8. Mô hình thử nghiệm máy tính nhúng 
Hình 9 là hình ảnh kết nối thử nghiệm thực tế của chúng 
tôi. Chúng tôi sử dụng 2 máy tính nhúng tích hợp FPGA do 
chúng tôi thiết kế và 1 module AD/DA. Kênh truyền là cáp 
đồng trục kết nối đầu ra của DAC với đầu vào ADC. Hình 
10 là kết quả đo đạc từ Ossciloscope số. Kết quả thử 
nghiệm cho thấy hệ thống truyền thông thực hiện chính xác 
và đảm bảo chất lượng thời gian thực. Kết quả đo trên dao 
động ký cho thấy hệ thống đảm bảo cả về sự đúng đắn của 
dữ liệu truyền và yếu tố thời gian thực. 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 11(132).2018, QUYỂN 2 101 
Hình 9. Hình ảnh thử nghiệm thực tế 
Hình 10. Kết quả đo tín hiệu trên máy dao động ký. 
5. Kết luận 
Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một kiến trúc máy 
tính nhúng phục vụ cho các ứng dụng thời gian thực trên 
cơ sở tích hợp một khối FPGA vào để có thể thực hiện các 
công việc có độ phức tạp cao và cần tốc độ xử lý nhanh. 
Kiến trúc đề xuất vừa đảm bảo cân bằng giữa hiệu năng 
cho các ứng dụng thời gian thực và các yếu tố mức năng 
lượng cũng như giá thành của hệ thống. Một phiên bản thử 
nghiệm đã được chế tạo và thử nghiệm thành công một ứng 
dụng truyền thông thời gian thực chứng tỏ hiệu quả của 
thiết kế. 
Lời cảm ơn 
“Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển Khoa 
học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng trong đề tài mã số 
B2017-ĐN06-09” 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] A. Asaduzzaman, N. Limbachiya, I. Mahgoub, F. Sibai. Evaluation 
of ICache Locking Technique for Real-Time Embedded Systems, 
Proc. IEEE Int.Conf. on Innovations in Info. Technology (IIT'07), 
2007. 
[2] Mehdi Alipour et al, “Cache Power and Performance Tradeoffs for 
Embedded Applications”, 011 International Conference on 
Computer Applications and Industrial Electronics (ICCAIE 2011). 
[3] A. Asaduzzaman, F.N.Sibai “Investigating Cache Parameters and 
Locking in Predictable and Low Power Embedded Systems”, 22nd 
International Conference on Microelectronics 
[4] Guo, Hui, “A Structural Customization Approach for Low Power 
Embedded Systems Design” 2010 IEEE/ACM International 
Conference on Green Computing and Communications 
[5] Jong Wook Kwak; Ju Hee Choi; " Selective Access to Filter Cache 
for Low-Power Embedded Systems" 43rd Hawaii International 
Conference on System Sciences (HICSS), pp. 1-8, 2010 
[6] Ji Gu, Hui Guo and Patrick Li, “ROBTIC: An On-Chip Instruction 
Cache Design for Low Power Embedded Systems”, 2009 15th IEEE 
International Conference on Embedded and Real-Time Computing 
Systems and Applications. 
[7] Zhou, Yu and Guo Hui, “Application Specific Low Power ALU 
Design”, 2008 IEEE/IFIP International Conference on Embedded 
and Ubiquitous Computing 
[8] T.S. Rajesh Kumar, C.P. Ravikumar, R. Govindarajan “Memory 
Architecture Exploration Framework for Cache Based Embedded 
SoC”, 21st International Conference on VLSI Design 
[9] Y. Cao, T. Sato, D. Sylvester, M. Orshansky, and C. Hu. New 
paradigm of predictive MOSFET and interconnect modeling for 
early circuit design. In Proceedings of the IEEE Custom Integrated 
Circuits Conference (CICC), pages 201{204, June 2000. 
[10] J. Christman and E. Alley, A Hands-on Approach to Demonstrating 
Hardware/ Software”, In ASEE 2011 Annual conference & 
Exposition, Vancouver, BC, 2011. 
[11] B. Mathew, A. Davis, and Z. Fang. A low-power accelerator for the 
Sphinx 3 speech recognition system. In Proceedings of the 
International Conference on Compilers, Architecture and Synthesis 
for Embedded Systems (CASES '03), pages 210{219, October 2003. 
[12] A. DeHon. FPGA-coupled microprocessors: Commodity ICs for the 
early 21st century. In D. A. Buell and K. L. Pocek, editors, IEEE 
Workshop on FPGAs for Custom Computing Machines, pages 
31{39, Los Alamitos, CA, 1994. IEEE Computer Society Press. 
[13] W. Wolf and J. Madsen, “Embedded systems education for the 
future”, Proc. IEEE, Vol.88, no.1,pp. 23-30, Jan. 2000. 
(BBT nhận bài: 05/10/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 25/10/2018)