面向通用可重構(gòu)計算的高級語言擴展研究及編譯器實現(xiàn).pdf

1、與細粒度可重構(gòu)處理器相比，粗粒度可重構(gòu)處理器具有編譯時間短、可重構(gòu)配置快等特點。粗粒度可重構(gòu)處理器一般由主控核和可重構(gòu)單元耦合而成，而這些可重構(gòu)單元都由同構(gòu)的可重構(gòu)陣列組成。我們的異構(gòu)粗粒度可重構(gòu)處理器（GReP）也由主控制器與可重構(gòu)單元組成，但與典型的粗粒度可重構(gòu)處理器不同的是，GReP的可重構(gòu)單元由協(xié)控制器與四個可重構(gòu)陣列異構(gòu)而成。因此為了充分發(fā)揮 GReP的并行計算性能，新的編程語言與編譯器研究變得十分必要。
　　本文面向G

2、ReP可重構(gòu)處理器提出了一套ANSI C的語言擴展方案（GR-C），設計了全自動的任務編譯器框架并對其前端進行了實現(xiàn)。該語言擴展方案能在兼顧對原有代碼的兼容性與對程序員的友好性的同時充分發(fā)揮 GReP的并行計算能力，其通過語言級的擴展來幫助任務編譯器進行軟硬件劃分、并行優(yōu)化與映射。任務編譯器前端以GR-C作為輸入，經(jīng)過解析器解析后生成具有靜態(tài)單賦值特性的中間表示，后端以中間表示作為輸入，經(jīng)過軟硬件劃分、代碼優(yōu)化、任務調(diào)度和映射等步驟生成

3、可執(zhí)行文件與配置信息。
　　本文用GR-C實現(xiàn)了IDCT、FIR等四種典型計算密集型算法，用所開發(fā)的編譯器前端成功生成了中間表示，并最終為這些典型應用生成了配置信息。所生成的配置信息在當前版本的GReP ESL模型上運行正確，加速比約為2.0~4.7。實驗結(jié)果表明GR-C與任務編譯器較好地發(fā)掘了異構(gòu)粗粒度可重構(gòu)處理器的并行可重構(gòu)計算能力，證明了該語言擴展方案及任務編譯器框架的合理性與可行性，同時驗證了任務編譯器前端的功能正確性，可