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第0章 绪论1

0.1 计算与集成电路2

0.1.1 计算机与冯·诺依曼体系架构2

0.1.2 集成电路与摩尔定律4

0.2 计算架构9

0.2.1 冯·诺依曼体系架构的变形9

0.2.2 通用计算架构10

0.3 数字系统的高层次综合技术12

0.3.1 基本概念13

0.3.2 数据通路设计15

0.3.3 控制器设计32

0.3.4 小结34

0.4 可重构计算技术35

0.4.1 可重构计算处理器37

0.4.2 可重构计算处理器编译技术50

0.4.3 小结58

参考文献61

第一部分 计算技术概述65

第1章 计算技术发展历史65

1.1 计算技术引言65

1.1.1 史前时代——电子计算机之前65

1.1.2 第一代电子计算机——电子管计算机69

1.1.3 第二代电子计算机——晶体管计算机73

1.1.4 第三代电子计算机——集成电路计算机77

1.1.5 第四代电子计算机——大规模集成电路计算机78

1.2 经典计算体系结构81

1.2.1 计算体系结构设计因素82

1.2.2 冯·诺依曼和哈佛体系结构85

1.2.3 并行计算体系结构86

1.2.4 多核和阿姆达尔定律91

1.3 半导体技术发展的挑战93

1.3.1 芯片复用技术需求93

1.3.2 低功耗技术需求95

1.3.3 存储技术瓶颈96

1.4 可重构计算技术的历史背景97

参考文献102

第2章 可重构计算105

2.1 可重构计算基本概念和原理105

2.2 可重构计算特征与分类108

2.2.1 可重构计算特征108

2.2.2 可重构计算分类111

2.3 可重构计算处理器模型114

2.3.1 可重构计算处理器硬件架构组成114

2.3.2 可重构计算处理器编译器结构116

2.4 可重构计算处理器发展现状与趋势118

2.4.1 可重构计算处理器硬件架构研究118

2.4.2 可重构计算处理器编译器研究122

参考文献125

第二部分 可重构计算处理器高层架构135

第3章 可重构计算处理器硬件架构135

3.1 可重构数据通路设计135

3.1.1 可重构计算单元设计135

3.1.2 可重构路由单元设计137

3.1.3 阵列接口单元的设计138

3.1.4 可重构阵列缓存设计139

3.2 可重构控制器设计149

3.2.1 配置结构定义149

3.2.2 配置执行方式155

3.2.3 配置缓存设计157

3.3 可重构数据通路与控制器的耦合关系157

参考文献159

第4章 可重构计算处理器编译系统161

4.1 可重构计算处理器编译框架与流程161

4.2 可重构计算处理器代码变换及优化161

4.2.1 指令级变换162

4.2.2 循环级变换163

4.3 可重构计算处理器任务划分165

4.3.1 任务划分概述165

4.3.2 时域划分算法的相关研究167

4.4 可重构计算处理器任务调度168

4.5 可重构计算处理器映射配置生成169

4.5.1 寄存器分配169

4.5.2 运算到硬件资源的映射170

4.5.3 内存映射优化171

4.5.4 配置信息及控制码生成174

4.6 相关编译器简介174

4.6.1 NAPA-C编译器174

4.6.2 Streams-C编译器174

4.6.3 CHIMAERA-C编译器175

4.6.4 Garp-C编译器175

4.6.5 面向PipeRench结构的DIL编译器175

4.6.6 RaPiD-C编译器176

4.6.7 DRESC编译器176

4.6.8 XPP-VC编译器176

4.6.9 面向DySER结构的编译器177

4.7 小结177

参考文献177

第三部分 可重构计算关键技术185

第5章 动态重构与部分重构185

5.1 动态重构与部分重构的概念185

5.1.1 静态重构185

5.1.2 动态重构186

5.1.3 部分重构187

5.2 配置信息的组织、管理与高速缓存188

5.2.1 细配置粒度中配置信息的组织、管理与缓存189

5.2.2 中粒度配置中配置信息的组织、管理与缓存191

5.2.3 粗粒度配置中配置信息的组织、管理与缓存194

5.3 计算数据的组织、管理与高速缓存197

5.3.1 细粒度可重构阵列的管理与缓存结构198

5.3.2 粗粒度可重构阵列的管理与缓存结构199

5.3.3 层次化的数据缓存结构201

参考文献205

第6章 计算密集型与控制密集型重构计算208

6.1 计算密集型与控制密集型应用的特征与举例208

6.2 可重构计算处理器的设计方法213

6.2.1 面向计算密集型应用的硬件设计214

6.2.2 面向控制密集型应用的硬件设计219

6.3 计算密集型任务和控制密集型任务的映射方法230

6.3.1 计算密集型任务相关的映射方法230

6.3.2 控制密集型任务相关的映射方法232

参考文献234

第7章 可重构计算处理器的中断控制237

7.1 中断的基本原理237

7.1.1 中断的意义238

7.1.2 中断的特点239

7.2 可重构计算处理器的中断控制239

7.2.1 可重构计算处理器的中断控制难点239

7.2.2 循环迭代拆分的中断控制方法240

7.2.3 部分重构的中断控制方法243

7.2.4 影子寄存器的中断控制方法243

7.3 分析与结论247

参考文献247

第8章 可重构计算处理器的软件流水技术248

8.1 软件流水的基本概念249

8.1.1 软件流水与硬件流水249

8.1.2 软件流水算法的两类基本思想251

8.1.3 数据依赖图253

8.1.4 启动间隔255

8.1.5 RecMII的计算258

8.2 通用处理器上的软件流水方法261

8.3 可重构计算处理器上的软件流水问题264

8.3.1 可重构计算处理器的特殊问题264

8.3.2 两类基本的调度映射方法265

8.4 可重构计算处理器上的软件流水方法266

8.4.1 EPIMap方法266

8.4.2 REGIMap方法266

8.4.3 图子式方法269

8.4.4 MEMap方法270

8.4.5 映射算法的比较和总结277

8.5 可重构计算处理器上的软件流水方法分析与展望277

参考文献278

第9章 可重构计算处理器的嵌套循环优化280

9.1 嵌套循环优化280

9.2 多面体模型介绍281

9.2.1 多面体模型的基本概念281

9.2.2 多面体模型的仿射变换与映射286

9.3 基于多面体模型的嵌套循环优化技术287

9.3.1 流水线结构上处理单元利用率和通信量的统一优化287

9.3.2 处理单元利用率和通信量及重构代价的联合优化290

9.3.3 PolyMAP：基于多面体模型的嵌套循环优化算法293

9.4 可重构计算处理器的嵌套循环优化实例296

9.4.1 嵌套循环优化测试基准296

9.4.2 PE利用率和通信量的循环仿射变换优化实例298

9.4.3 PE利用率和通信量以及重构代价的联合优化实例301

9.4.4 PolyMAP算法的优化实例303

9.5 嵌套循环映射优化的展望305

参考文献305

第10章 可重构计算处理器的能耗感知编译技术307

10.1 可重构计算处理器的能耗来源分析307

10.2 可重构计算处理器的能耗感知编译方法309

10.2.1 电池模型介绍309

10.2.2 可重构计算处理器任务映射与电池能耗的关系310

10.2.3 电池能耗问题定义311

10.2.4 可重构计算处理器能耗感知编译技术的基本思想312

10.2.5 可重构计算处理器能耗感知编译技术的任务划分和调度算法313

10.2.6 任务划分和调度算法的复杂度分析320

10.3 任务划分和调度算法的性能分析与比较321

10.3.1 β=0.5 74无松弛时间下的性能评估322

10.3.2 电池非线性效应影响下的性能评估324

10.3.3 电池使用时间约束下的性能评估325

参考文献327

第四部分 可重构计算处理器设计实例331

第11章 REMUS331

11.1 REMUS的硬件架构331

11.1.1 REMUS的总体硬件架构331

11.1.2 REMUS的可重构数据通路334

11.1.3 REMUS的可重构控制器350

11.2 REMUS的编译系统354

11.2.1 REMUS的编译器架构354

11.2.2 REMUS编译器的代码优化及变换技术358

11.2.3 REMUS编译器的关键路径任务时域划分算法373

11.2.4 REMUS编译器基于子任务分组的配置信息生成技术380

11.2.5 REMUS编译器的功能验证及性能分析390

11.3 REMUS的集成开发环境406

11.3.1 REMUS的软件模拟器407

11.3.2 REMUS仿真调试器410

11.3.3 REMUS验证开发板411

11.3.4 REMUS-IDE软件开发流程412

11.4 REMUS的验证芯片与样机417

11.4.1 可重构运算核验证芯片——CHAMELEON418

11.4.2 高性能可重构计算处理器验证芯片——RHINOCEROS与样机系统420

11.4.3 低功耗可重构计算处理器验证芯片——REINDEER与样机系统423

参考文献425

第12章 基于REMUS系统的算法映射实现431

12.1 媒体处理领域的算法映射实现431

12.1.1 算法分析432

12.1.2 映射实现435

12.1.3 结果评估441

12.2 密码计算领域的算法映射实现441

12.2.1 算法分析442

12.2.2 映射实现444

12.2.3 结果评估448

12.3 机器视觉领域的算法映射实现449

12.3.1 算法分析450

12.3.2 映射实现451

12.3.3 结果评估457

12.4 通信基带领域的算法映射实现461

12.4.1 算法分析462

12.4.2 映射实现463

12.4.3 结果评估467

参考文献468

第五部分 可重构计算发展方向473

第13章 通用可重构计算473

13.1 传统通用处理器的挑战473

13.2 面向通用计算的可重构计算架构476

13.3 通用可重构技术的关键难题与最新进展480

13.3.1 与现有体系兼容的编程接口481

13.3.2 易用的编程模型484

13.3.3 杀手级应用486

参考文献488

第14章 大规模并行计算489

14.1 关于大规模并行计算489

14.2 可重构计算处理器运用于大规模并行计算的可行性490

14.3 关于大规模并行计算的展望497

14.3.1 大规模并行计算的能效问题497

14.3.2 可重构计算处理器的能效优势497

14.4 基于可重构处理器的弹性云计算平台499

14.5 总结502

参考文献503

索引504

后记509