可重构计算最优编译器并行计算程序编译方法

针对在现场可编程门阵列(FPGA)的并行计算中提升开发效率和降低编程难度的问题,提出了以高级语言对并行算法进行编程,使用可重构计算最优编译器(ROCCC)对代码进行转换作为硬件加速的方法。该方法在论述编译系统架构的基础上,提出基于ROCCC的FPGA并行计算设计流程,最后以矩阵相乘为实例,对方法的可行性进行了仿真验证,获得同Altera厂商IP核相近的性能。仿真表明:该法具有较高可行性,能够缩短开发周期,降低编程难度,为其他领域的硬件开发者提供了一种新的设计思路。

ROADM网络最优路径计算算法研究

ROADM传输系统以其灵活高效的特点,显著提升了网络性能,促进了业务发展。然而,维护人员在进行数据配置或网络维护时,无法自动计算最优路径,只能半自动或人工规划路由,效率低且准确性差。提出基于DFS计算ROADM网络最优路径的方法。该方法的主要思想是将ROADM网络抽象为无向图,将最优路径计算问题简化为求解无向图的最短路径问题,并扩展了经典的DFS算法以适应现网情况。该方法准确性高、灵活性好、扩展性大、安全性强。

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%.

一种可重构处理器的编译器的设计与实现

在现有可重构处理器ESL模型的基础上,提出了为可重构处理器设计一个编译器—CoRP(Compiler of Reconfigurable Processor)。CoRP以带有编译指示的串行C代码作为输入,并以并行计算的可重构处理器的机器码作为输出。可重构处理器有了CoRP的支持后,可以自动针对带有编译指示的不同应用程序完成对可重构阵列的重构工作。对数字信号处理应用的仿真结果显示,经过CoRP翻译的代码的性能十分接近于需要花费大量精力手动配置的最理想代码的性能。

高性能稀疏矩阵向量乘的程序设计综述

稀疏矩阵向量乘(SpMV)广泛应用于科学计算、图计算、数据分析等领域,是自现代计算机诞生以来经久不衰且挑战依旧的研究热点。本文系统回顾了20世纪70年代以来稀疏矩阵向量乘程序设计的发展脉络和各阶段的代表性工作;分析比较了这一领域4条技术路线,即人工程序设计、自动调优器、稀疏编译器和自动程序设计器,在当今的流行方法;并在此基础上对高性能稀疏矩阵向量乘程序设计的研究趋势做出预测,力图给学习者和研究者带来有益的知识与启示。

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.

配电网络重构的数学模型和算法选择

配电网络重构的目的是在不同的网络结构中找到一种最优结构,使得在实现电力供需平衡、并满足容量和电压约束的前提下,网络的运行损耗最小。配电网络重构包括配电系统正常运行时的网络重构和故障情况下的网络重构。配电网络重构的现状配电网络重构的目标一般为降低配电网线损、均衡负荷、提高供电可靠性、提高供电电压质量、提高电压稳定性,或综合几个目标的配电网络重构。