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《粗粒度可重构平台中循环自流水硬件实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、《计算机学报》2009年6期粗粒度可重构平台中循环自流水硬件实现徐进辉1,2杨梦梦2窦勇1周兴铭11(国防科大计算机学院湖南长沙410073)2(解放军信息工程大学电子技术学院河南郑州450004)摘要循环流水技术运用于粗粒度可重构体系结构可带来显著性能提升。循环控制、流水线同步和存储器有效利用是其中的关键问题。本文介绍了在粗粒度可重构体系结构LEAP上循环自主流水化的硬件实现，该方法基于支持循环迭代自动调度的控制部件、数据驱动ALU和可配置静态交换路由。利用动态调度循环中操作的优势，LEAP可发掘更高的程序并行度；分布式存储访问和高
2、效数据重用则提高了带宽利用率。实验结果表明，相对于通用处理器，LEAP有13.08到535.65倍的性能提升。关键词粗粒度可重构;循环自主流水;循环迭代控制;数据驱动;静态交换路由TheImplementationofLoopSelf-PipeliningwithSupportsinHardwareforCoarse-grainedReconfigurablePlatformXuJinhui1,2YangMengMeng2DouYong1ZhouXingming11(SchoolofComputer,NationalUniversit
3、yofDefenceTechnology,Changsha,Hunan,410073)2(SchoolofElectronicsTechnology,PLAInformationEngineeringUniversity,Zhengzhou,Henan450004)AbstractLooppipeliningusuallyleadstosignificantperformanceimprovementsincoarse-grainedreconfigurablearchitectures.Loopschedulingmethods,s
4、ynchronizationofpipelinesandmeasuresefficientlyutilizingthememorybandwidtharethekeyissuesoflooppipeliningtechniques.Thispaperintroducestheimplementationofloopslef-pipeliningwithsupportsinhardwareonLEAP,whichbasedonthehardwaresupportingautomaticallyloop-iterationscheduli
5、ng,data-drivenALUandconfigurableswitchrouters.Takingtheadvantagesofdynamicallyschedulingiterationoperations,LEAPexploitshighdegreeofparallelisms.Withthehelpofdistributedmemoryaccessandefficientlydatareusingofproducer-consumerbetweencomputingelements,LEAPimprovesthebandw
6、idthutilization.Theexperimentalresultsshowthatthespeedupovergeneralprocessorcanreach13.08to535.22.Keywordscoarse-grainedreconfigurable;loopself-pipelining;loopcontrol;data-driven;staticswitchrouter1引言可重构处理器体系结构是一种理想的应用加速平台。由于硬件结构可以根据程序的数据流图重新组织，可重构阵列已经证明其对于科学计算或多媒体应用具有良
7、好的性能提升潜力。与其他类型体系结构（通用处理器和定制硬件如FPGA或者ASIC等）一样，将程序转换为硬件或软件流水线，是一种提高应用性能的有效方法[1]。应用该项技术必须考虑在有限硬件资源和可能获得的性能提升之间进行折中，但是在通用计算平台和定制计算平台，流水技术尤其是循环流水技术均发挥了重要作用。近来，有关可重构体系结构的很多研究都集中在循环流水线上[1,2,4-8]，这些工作可分为两类。12《计算机学报》2009年6期一类为硬件流水线，包括在粗粒度可重构体系结构中将运算单元阵列组织成流水线、通过向量化技术将循环综合成硬件流水线，
8、以及将程序映射到数据驱动阵列上。另一类则类似于超长指令体系结构中的软流水。处理单元资源被视为一组功能单元，其中多个循环体通过编译器的准确调度并行执行。编译器的调度依赖于精确的资源使用模型，但是某些资源的使用难于确定，例如
