面向CGRA循环流水映射的数据并行优化

摘要：

数据密集型应用中的核心循环消耗了程序的大量执行时间.如何实现核心循环在粗粒度可重构体系结构(CGRA)上的有效映射仍是当前研究领域的难点.为了在CGRA上最大程度开发应用并行性,降低循环访存开销,提高硬件资源利用率,文中提出一种新颖的面向CGRA循环流水映射的数据并行优化方法.通过定义一种新的可重构计算模型TMGC2以实现对循环的多条数据流水线并行加速.为避免并行化执行带来的额外存储体冲突问题影响CGRA执行性能,为后续循环映射创造良好的数据条件,引入存储体消除策略对数据进行重组,并结合数据重用图实现数据并行优化.实验表明,采用文中方法对已有CGRA循环流水映射方法进行优化,可以提高37.2％的数据吞吐量及41.3％的资源利用率.

关键词：可重构计算、数据密集型应用、数据重组、数据重用、循环映射、粗粒度可重构体系结构

所属期刊栏目：36

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61076020;This paper is partly supported by the National Natural Science Foundation of China under project "Research of Coarse-grained Reconfigurable SoC based on Programmable Dataflow Computing"with grant No.61076020

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1280-1289