基于循环优化的可重构处理器任务编译器设计实现

任务编译器是粗粒度可重构处理器系统中的重要支撑软件.针对REMUS-II可重构处理器系统架构特点,提出了基于循环优化的任务编译方法.该方法通过核心循环模版提取、配置信息复用及数据流优化,达到缩短编译时间,降低重构开销,提高可重构系统执行效率的目的,同时大幅缩小配置信息体积.实验结果表明,该配置方法与传统可重构编译技术相比,编译时间缩短40%,总配置信息量减少超过60%.

可重构媒体处理器任务编译器的前端设计

为了解决算法程序自动映射到可重构媒体处理器的问题,有效提高程序并行执行的效率,提出一种具有自动并行化的任务编译前端.该任务编译前端通过展开核心循环可提高并行执行度,在数据依赖分析确保运算正确执行的基础上,对循环体内的数组访问进行标量替换,以优化数据传输开销.实验结果表明,该任务编译前端能有效提高代码并行性和优化数据传输能力,与Garp C编译器的编译前端相比,该任务编译前端设计的性能可提升约2～4倍.

基于可重构处理器的并行优化算法

为挖掘可重构处理器的内在并行性,需要编译器通过分析程序的并行性来决定可重构处理器硬件最好的执行模式。为此,提出一种基于可重构处理器的并行优化算法。将有向无环图的并行计算部分映射到可重构处理器上,对任务实现3个不同层次的并行性(指令级并行、循环级并行、线程级并行)。测试结果表明,该算法使得可重构处理器在处理任务时比未用并行优化算法的性能提升1.2倍左右。