近年來(lái),可重構(gòu)處理器在加速計(jì)算密集型應(yīng)用方面顯得越來(lái)越重要,越來(lái)越多的粗粒度可重構(gòu)體系結(jié)構(gòu)被提了出來(lái),主要原因在于它同時(shí)綜合了ASIC和通用處理器的優(yōu)點(diǎn)。然而,如何把應(yīng)用程序自動(dòng)合理地映射到可重構(gòu)的硬件資源上仍然是個(gè)亟待解決的問(wèn)題。如果每個(gè)應(yīng)用都需要手工映射到硬件上,這無(wú)疑大大地增加應(yīng)用工作量并且影響資源的利用率。 針對(duì)存在的這些問(wèn)題,本文研究在LEAP(Loop Engine on Array Processor)粗粒度可重構(gòu)陣列處理器上的程序映射方法,并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了LEAP編譯工具,實(shí)現(xiàn)了循環(huán)在可重構(gòu)陣列上映射的自動(dòng)化。 本文提出了“基于中間表示”的設(shè)計(jì)方案,它不直接作用于源程序,而是通過(guò)對(duì)源程序LANCE中間表示的分析來(lái)獲取目標(biāo)程序的信息。為了獲取源程序中循環(huán)的信息,提出了在LANCE中間表示的基礎(chǔ)上自動(dòng)提取出程序中的循環(huán)和分析循環(huán)結(jié)構(gòu)特征的一般方法,并實(shí)現(xiàn)了這兩個(gè)功能模塊。 針對(duì)LEAP粗粒度可重構(gòu)陣列處理器的陣列結(jié)構(gòu)和指令結(jié)構(gòu),提出了把循環(huán)邏輯映射到LEAP上的方法,并針對(duì)LEAP處理器設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了邏輯映射工具。對(duì)于循環(huán)中的流相關(guān),反相關(guān),輸入相關(guān)及迭代間的流相關(guān),本文提出了...

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 可重構(gòu)計(jì)算
        1.1.2 粗粒度可重構(gòu)體系結(jié)構(gòu)
    1.2 粗粒度可重構(gòu)體系結(jié)構(gòu)—LEAP
    1.3 研究的內(nèi)容和成果
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 研究成果
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 LEAP 粗粒度可重構(gòu)陣列處理器
    2.1 LEAP 的基本結(jié)構(gòu)與主要特點(diǎn)
        2.1.1 LEAP 的基本結(jié)構(gòu)
        2.1.2 LEAP 的主要特點(diǎn)
    2.2 LEAP 的處理單元
        2.2.1 存儲(chǔ)處理單元
        2.2.2 計(jì)算處理單元
    2.3 LEAP 的循環(huán)映射
    2.4 LEAP 的配置與重構(gòu)
        2.4.1 LEAP 的配置
        2.4.2 LEAP 的三種配置流
        2.4.3 LEAP 的重構(gòu)
    2.5 LEAP 描述語(yǔ)言
    2.6 LEAP 配置流的示例
    2.7 本章小結(jié)
第三章 LEAP 編譯工具總體設(shè)計(jì)
    3.1 設(shè)計(jì)方案
        3.1.1 編譯工具設(shè)計(jì)策略
        3.1.2 設(shè)計(jì)思想
    3.2 LEAP 編譯工具總體流程設(shè)計(jì)
    3.3 LEAP 編譯工具功能模塊設(shè)計(jì)
    3.4 設(shè)計(jì)平臺(tái)LANCE2 簡(jiǎn)介
        3.4.1 設(shè)計(jì)平臺(tái)的選擇
        3.4.2 LANCE2 系統(tǒng)的主要特征
        3.4.3 LANCE2 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作流程
        3.4.4 LANCE 中間表示
    3.5 本章小結(jié)
第四章 循環(huán)程序的邏輯映射
    4.1 基本循環(huán)形態(tài)
    4.2 循環(huán)抽象和建模
        4.2.1 循環(huán)的抽象
        4.2.2 循環(huán)模型研究
    4.3 邏輯映射
        4.3.1 存儲(chǔ)信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        4.3.2 定位循環(huán)體，識(shí)別歸納變量
        4.3.3 構(gòu)造通用的信息庫(kù)
        4.3.4 生成LEAP 邏輯連接關(guān)系
    4.4 數(shù)據(jù)流中相關(guān)處理
        4.4.1 數(shù)據(jù)相關(guān)的基本概念
        4.4.2 數(shù)據(jù)相關(guān)分析概述
        4.4.3 數(shù)據(jù)直傳窗口
        4.4.4 尋找數(shù)組相關(guān)信息的算法
    4.5 本章小結(jié)
第五章 循環(huán)程序物理映射
    5.1 布局算法
        5.1.1 布局算法的總體框圖
        5.1.2 布局算法的輸入接口
        5.1.3 利用構(gòu)造樹(shù)生成初始布局
        5.1.4 利用模擬退火算法來(lái)改進(jìn)
    5.2 布線算法
        5.2.1 布線算法的基本思想
        5.2.2 算法改進(jìn)
        5.2.3 布線示例
    5.3 多配置二進(jìn)制文件生成工具
    5.4 測(cè)試結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 編譯工具的測(cè)試與驗(yàn)證
    6.1 測(cè)試方案
    6.2 LIVERMORE FORTRAN KERNELS 核心循環(huán)
        6.2.1 Kerne15
        6.2.2 Kerne114
    6.3 MEDIABENCH 核心循環(huán)
        6.3.1 量化算法
        6.3.2 Rasta 算法
        6.3.3 Mesa 算法
    6.4 本章小結(jié)
第七章 結(jié)束語(yǔ)
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào)：3845208