【摘要】：以圖形圖像、科學(xué)計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用為代表的高密度計(jì)算應(yīng)用領(lǐng)域,具有數(shù)據(jù)吞吐量大、實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn),對(duì)微處理器的處理能力、數(shù)據(jù)吞吐率以及處理并行度等均提出了更高的要求。多核技術(shù)將處理器的發(fā)展方向從單一的縱向發(fā)展擴(kuò)充了橫向發(fā)展,大大降低了達(dá)到同種計(jì)算能力時(shí)處理器的設(shè)計(jì)難度,也緩解了功耗等因素對(duì)處理器設(shè)計(jì)的制約,在近十余年中迅速發(fā)展為處理器設(shè)計(jì)的主流方向;可重構(gòu)計(jì)算兼顧了定制計(jì)算的高效性與通用計(jì)算的靈活性,是解決高密度計(jì)算領(lǐng)域計(jì)算需求的一種優(yōu)秀的計(jì)算體系結(jié)構(gòu);動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù),作為當(dāng)代處理器設(shè)計(jì)中的一種重要技術(shù),能夠消除任務(wù)間的數(shù)據(jù)偽相關(guān),提高處理器的發(fā)射效率,從而顯著提升處理器的工作能力。在計(jì)算中,有兩種典型的數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)構(gòu):存儲(chǔ)計(jì)算方式和流計(jì)算方式。存儲(chǔ)計(jì)算方式便于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的重用,卻需要占用大量時(shí)間來完成數(shù)據(jù)搬運(yùn);流計(jì)算方式能夠隱藏?cái)?shù)據(jù)搬運(yùn)時(shí)間,大大提高計(jì)算吞吐率,卻會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交換帶來較高的帶寬壓力�；谝陨媳尘�,論文對(duì)支持混合計(jì)算模式的異構(gòu)多核系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論與研究,主要工作如下:首先,論文對(duì)原有基于多重片上網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)多核計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了介紹與分析,用兩級(jí)計(jì)算架構(gòu)思想對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行了改造,并規(guī)范化了多核計(jì)算系統(tǒng)的工作機(jī)制,設(shè)計(jì)了頂層任務(wù)指令的指令集;其次,論文設(shè)計(jì)了一種用于多核計(jì)算系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度的主控制單元,引入了動(dòng)態(tài)調(diào)度和寄存器重命名技術(shù),實(shí)現(xiàn)了任務(wù)指令級(jí)的亂序多發(fā)射,并進(jìn)一步探索了線程級(jí)并行的實(shí)現(xiàn)方案,提高了目標(biāo)系統(tǒng)的任務(wù)發(fā)射效率;再次,論文設(shè)計(jì)了一種粗粒度可重構(gòu)計(jì)算單元,采用可重構(gòu)技術(shù)設(shè)計(jì),支持多種計(jì)算模式,并對(duì)高密度計(jì)算領(lǐng)域中常見的算法進(jìn)行了定向優(yōu)化,在有限資源條件下達(dá)到了較高的計(jì)算能力;最后,本文對(duì)設(shè)計(jì)和改進(jìn)后的單元進(jìn)行了測試和性能評(píng)估,驗(yàn)證了設(shè)計(jì)的正確性,并討論了算法映射中需要注意的問題,提出了系統(tǒng)進(jìn)一步優(yōu)化的方向。
[Abstract]:The applications of high density computing, such as graphics, image, scientific calculation, big data analysis and so on, have the characteristics of large data throughput and high real-time requirements, and have the ability to process microprocessors. Data throughput and processing parallelism are higher requirements. Multi-core technology expands the development direction of processor from single vertical development to horizontal development, greatly reduces the difficulty of processor design when the same computing power is achieved, and also alleviates the restriction of power consumption and other factors on processor design. In the past ten years, it has developed rapidly into the mainstream of processor design. Reconfigurable computing takes into account the high efficiency of customized computing and the flexibility of general computing. It is an excellent computing architecture to solve the computing requirements in the field of high-density computing. As an important technology in the modern processor design, dynamic scheduling technology can eliminate the data pseudo-correlation between tasks, improve the efficiency of the processor, and improve the working ability of the processor. There are two typical data computing structures: storage computing and stream computing. The method of storage and calculation is convenient to realize the reuse of data, but it takes a lot of time to complete the data handling. Stream computing can hide the data handling time, greatly improve the computational throughput, but will bring higher bandwidth pressure to data storage and exchange. Based on the above background, this paper discusses and studies the key technologies of heterogeneous multi-core systems supporting hybrid computing mode. The main work is as follows: first, This paper introduces and analyzes the original architecture of heterogeneous multi-core computing system based on multi-chip network, reconstructs the target system with the idea of two-level computing architecture, and standardizes the working mechanism of multi-core computing system. The instruction set of top-level task instruction is designed. Secondly, a main control unit is designed for task scheduling in multi-core computing systems. Dynamic scheduling and register renaming techniques are introduced to realize the task instruction level disordered multi-transmission. Furthermore, the implementation scheme of thread-level parallelism is explored, and the task launching efficiency of the target system is improved. Thirdly, a coarse-grained reconfigurable computing unit is designed, which uses reconfigurable technology to support a variety of computing modes, and optimizes the common algorithms in the field of high-density computing. Under the condition of limited resources, high computing power is achieved. Finally, this paper tests and evaluates the design and performance of the improved unit, validates the correctness of the design, discusses the problems needing attention in the algorithm mapping, and puts forward the direction of further optimization of the system.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2390842