可重构计算

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可重构计算最优编译器并行计算程序编译方法

可重构计算最优编译器并行计算程序编译方法

因此 , 键 部 分 是 对 循 环 进 行 分 析 和 优 化 。同 关 以适 用于 F G 的 VHDL代 码 作为 输 出 的编 译 工 成 , P A 时 , 对计算 系统 的循环 输 出生 成 相应 的控 制代码 。 针 具 。编译器 运行 于 Ln x环 境 , 开 源 的免 费 编译 iu 为 显 C C编译 器 的系统架 构 。 系统 , 提 供 高 效 的 加 速 代 码 。相 比较 于 其 他 C 图 1 示 了 Ro C 可 _
肖 宇, 建业 , 王 张 伟
( 空军工程 大学 导弹 学院 。 陕西 三原 730 ) 1 8 0
摘 要 :针对在现场可编程 门阵列( P F GA) 的并行计算 中提升开发效率 和降低编程难 度 的问题 , 出了 以高 提 级语 言对并行算法进行编程 , 使用 可重 构计算最优编译器 ( O C ) R C C 对代码进行转换 作为硬件 加速 的方法 。该
Pa a l lPr g a m p l to e h d r le o r m Co ia i n M t o
XI Ao Yu, ANG in e Z W Ja y , HANG e W i
( eM isl n tt t,Ai f reEn iern iest , a y a 1 8 0, ia Th si I si e e u r o c gn e ig Unv r i S n u n 7 3 0 Chn ) y
yh o e 。 a o .n
5 2
探 测 与 控 制 学 报
低 , 程难度 大 。 编
VHDL软 件 _ , O C 是众 多编 译 器 中综 合性 能 6R C C ]
本文提 出基 于 可重 构计 算最 优 编译 器对并 行 计 较高的一个 , 独有的特性是可充分利用 F G P A的数 算程序进行编译 的方法 , 高级语 言设计 3阶矩 阵 据重用 功能 , 结合 通过循 环优 化来获 得最 大化 的并 行性 , 相乘程序 , 实现 了基 于 F G P A的矩阵并行运算 电路 。

可重构计算(Reconfigurable Computing)

可重构计算(Reconfigurable Computing)

发展趋势


系统互连的趋势
交换式结构代替总线式 高速串行点对点连接代替并行总线 基于包交换的协议代替独立控制信号 异步协议代替同步协议 传统意义上的互联走向通信模式? 为可重构互连带来了机会? 模块化 异步性
“拆”和“聚”
光互连让“拆”成为了可能: 长距离传输,带宽 可重构计算为“聚”提供了支持: 编制新的应用程序时,可直接调用共享内存或消息 传递算法模块,利用已有成果,加速程序的开发。一个应 用程序可能包括对三类结构库函数的并行调用。例如程序 员开发通过投票方式确定基因比对结果的程序(一组数据 调用三组函数库独立处理,结果比对,2:1为执行完), 机器将自动调整为三部分(SMP、MPP、Cluster),并行 执行三个独立的程序,数据可以共享!
DSAG:光互连-“拆”;RC-“聚”,聚的过程需要重构 研究RC体系结构理论和方法对DSAG理论的指导 研究如何利用现有的RC技术和产品构建DSAG
RC的研究主题
体系结构 逻辑,连接 软件技术 描述,编译,开发环境 快速可重构技术 实时性,更高的动态性 应用 ASIC(小雨点卡),design/verification(龙芯),DSAG (?)
可重构计算(Reconfigurable Computing)
李磊 eniac@ 智能中心HPC-OG组 2003-10-22
内容
RC:what&why RC的体系结构 RC的研究项目 RC与DSAG
RC:What & Why
可重构计算:Reconfigurable Computing, RC FPGA-based RC 历史:50年代,80年代 目标:"the performance of hardware with the flexibility of software." ASIC-专用,processor-通用 性能-成本 我们的目的

可重构计算的研究与应用

可重构计算的研究与应用

可重构计算的研究与应用随着计算机科学技术的不断进步,计算机的性能不断提升,计算机在各个领域的应用越来越广泛,但是传统的计算机体系结构却越来越不能满足人们的需求,因此出现了可重构计算的概念。

可重构计算是指在运行时可以根据需求和任务动态重组计算机体系结构,从而实现高效的计算与数据处理。

可重构计算的研究一直是计算机科学领域的热点研究方向之一,可重构计算技术可以广泛应用于诸如高性能计算、网络通信、人工智能等领域。

在传统计算机体系结构中,CPU、内存和存储器等组件是静态组合的,无法根据任务和数据进行动态调整。

而可重构计算通过提供可编程、可重构的芯片和基于软件的可重构体系结构,使得计算机系统可以动态适应多种应用需求。

因此,可重构计算被认为是解决计算机体系结构限制的一种有效方式。

可重构计算的应用可重构计算技术可以应用于众多领域,如高性能计算、图像处理、视频编码、人工智能等。

在高性能计算和科学计算领域,可重构计算可以提高计算资源利用率和效率,而在人工智能领域,可重构计算则可以实现更优质的算法和模型设计。

下面简单介绍几个可重构计算在实际应用中的案例。

第一,可重构计算在高性能计算中的应用。

高性能计算是最常见的可重构计算应用之一。

传统计算机的 CPU、内存、存储器等是静态组合的,而可重构计算的计算机结构可以动态调整,因此尤其适用于大规模、复杂的科学计算。

可重构计算已被广泛应用于各种高性能计算中,例如天气预报、气候模拟和生物学研究等。

第二,可重构计算在图像处理和视频编码中的应用。

图像处理和视频编码是一种需要大量计算资源的任务,通常需要使用专用硬件完成。

而可重构计算技术可以提供一种灵活的可编程体系结构,使得这类任务可以在同一计算机上完成。

例如,视频编码中的帧内预测和变换可以通过可重构计算进行加速,这种加速效果相当显著。

第三,可重构计算在人工智能中的应用。

人工智能领域具有很强的计算需求。

可重构计算可以通过提供更高效的计算资源来支持人工智能算法的设计与运行。

可重构计算的原理与应用

可重构计算的原理与应用

可重构计算的原理与应用近年来,随着计算机技术的不断发展,越来越多的人开始关注可重构计算技术。

这种技术具有非常强大的可编程性和可灵活性,可以在不同领域中实现优秀的性能表现。

本文将介绍可重构计算的基本原理、优势和应用,希望可以帮助大家全面了解这一新兴技术。

一、可重构计算的基本原理可重构计算指的是利用一定的硬件架构和可编程技术,将计算机的功能和性能按照需要进行重新配置和调整,并在运行时进行动态优化,从而使计算机系统更加高效、灵活和可扩展。

具体来说,可重构计算可以通过重新配置交换网络、寄存器堆、逻辑单元等模块来增强计算机系统的功能和性能,也可以通过编程技术实现动态调整,从而适应不同的计算任务。

这种技术的出现,极大地提高了计算机的灵活性和适应能力,同时也为新型应用提供了更多的技术支持。

二、可重构计算的优势相比传统计算机,可重构计算具有以下优势:1. 灵活性强可重构计算的主要特点就是其灵活性。

由于其可以通过重新配置硬件架构和调整软件程序来适应不同的计算任务,所以无论是科研、生产、娱乐等各个领域都可以找到适用的应用场景。

这种灵活性不仅提升了计算机系统的适应性和可扩展性,也为用户提供了更多的选择。

2. 可编程性强可重构计算的另一个优势在于其可编程性强。

利用可编程语言和软件工具,用户可以自由地设计、编写、调试和优化软件程序,进而实现更好的性能表现。

同时,由于可重构计算的结构复杂,对于计算机科学和工程领域的专业人才需求也更大,这也为相关行业带来了更多的就业机会。

3. 能耗低相比传统计算机,可重构计算的功耗更低。

由于可重构计算可以将数据流和控制流直接映射到硬件底层,从而避免了一些不必要的中间步骤,大大减少了计算机系统的能耗,效率明显提高。

三、可重构计算的应用可重构计算具有广泛的应用前景,涵盖了大量的领域。

以下是一些典型的应用案例:1. 数据中心可重构计算可以应用于数据中心,通过重构网络、架构和应用程序等方面去提高大数据处理的能力,缩短处理时间、提高数据安全性和可靠性。

可重构计算平台的硬件结构设计

可重构计算平台的硬件结构设计
W U J i a n g, ZHU Z h i y u, S HEN S h u
S c h o o l o f E l e c t r o n i c s a n d I n f o r m a t i o n , J i a n g s u U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , J i a n g s u Z h e n j i a n g 2 1 2 0 0 3 , C h i n a )
周期 , 然而 , P c也经常用来处理一些计算密集型高吞 吐量 P C机 设 计 的 , P C机 通 过 总 线 ( 如 P C I一3 3 , P C I—X,
的数据 , 特别是在科学研究 工作方 面 , 在 这种情 况下典 型 F i r e Wi r e 或者 U S B) 访问 F P G A, 要使得 处理数据 和 F P G A
【 K e y w o r d s 】r e c o ig f n u r a b l e c o m p u t i n g ; h a r d w r a e p l a t f o m; r s t r u c t u r l a d e s i n; g F P G A
运行在冯 ・ 诺依曼 或哈佛结构 …设 计 的计算 机处理
l i P A R T s & A P P 器 L I C 件 A 与 T I 应 O N 用 S
【 本文献信息】吴将, 朱志宇, 沈舒 . 可重构计算平 台的硬件结构设计[ J ] . 电视技术, 2 0 1 4 , 3 8 ( 7 )
可重构计算平台的硬件结构设计
吴 将, 朱志宇 , 沈 舒

一种可重构计算系统设计与实现

一种可重构计算系统设计与实现
o sg n e o f u a e s se i mo sr td. frde inig r c n g r bl y tm sde n tae i Ke y wor ds: Re o ig a l y t m ; FPGA ; So C c nf ur b e S se P
中 图法分 类号 :T 3 3 P9 文献标 识码 :A 文章 编号 :10 — 6 5 2 0 ) 10 5 — 3 0 1 39 ( 0 6 0 - 14 0
De i n a d I l me t to fa F sg n mp e n a i n o PGA s d o c n g r b e S se Ba e n Re o f u a l y t m i
tc u e f e o f u a l y t m ,h np e e t a x mp eo mb d e e lt o t l p l a in t r u h whc t o s e t r so c n i r b es s r g e t e r s n s n e a l f e e d d r a - mec n r p i t h o g ih a meh d i oa c o
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LIRe .a , XI nf’ ONG hu c u S .h
( , u a r ica K yL brtr m eddC m uig& Ss m, u a n esy C a gh u a 10 2 C ia et f I— 1H n nPo nil e aoaoyo v fE bd e o pt n yt H n nU iri , h n saH n n4 0 8 , hn ;2 Dp o n e v t fr t n Hua o ec C lg 。 h n saH n n4 00 ,C ia omai , n nC mm r ol e C a gh u a 12 5 hn ) o e e

一种基于FPGA的可重构计算系统设计

一种基于FPGA的可重构计算系统设计
其 二 是 通 用 微处 理器 方 法 . 择处 理器 的指 令 依 某 种 算 法 构 成 选
l 引 言
计 算 目标 的 实 现 主 要 有 两 种方 式 : 其一 是 A I SC方法 , 使 即 用 专用 特 定 的集 成 电 路 .以 完 全 硬件 的方 式 来 实 现 计 算 任 务 。 这 种方 法 的 主要 特 点 是 为 特 定 计 算 任务 专 门设 计 . 分 挖 掘 问 充 题 本 身 的并 行 性 . 用 大 规 模 并 行 电路 进 行 计 算 . 得 到 很 高 利 可 的 运 算 速 度 及效 率 . 这 种方 法 的最 大 缺 陷 是 它 几 乎 没 有 任 何 但 灵 活 性 . 者 说 是 不 可 编 程 的 . 务 稍 有 变 化就 必 须 修 改 电路 。 或 任
维普资讯

种基于 F GA 的可重构 计算 系统 设计 P
吴冬 冬 2 杨 晓君 1 刘新 春 江先 阳 - -
( 中国科 学院计 算技 术研 究所 , 京 10 8 ) 北 0 0 0 ( 中国科 学院研 究 生院 , 北京 10 3 ) 0 0 9
dr ci n o e o f rb e c mp t g r s a c n o rb e h twe a a i g wi u rn l r ic se re y i t f r c n g a l o u i e e r h a d s me p o lms t a r fc n t c re t a d s u s d b if . e o i u n e h y e l Ke wo d : r c n g r b e c mp t g F GA, n i e r c n g r t n y r s e o u a l o u i , P i f n o l e o u ai n i f o

可重构计算

可重构计算

可重构计算
可重构计算基于现场可编程门阵列——— FPGA.FPGA的编程技术主要有两种:一种是反 熔丝技术,即通常所说的电可擦写技术,但是这种技 术的可重构实时性太差;另一种是基于静态存储器 ( SRAM)可编程原理的FPGA编程技术,这种硬件 包含计算单元阵列,这些计算单元的功能由可编程 的配置位来决定.当前大多数的可重构设备是基 于静态存储器的,其实现计算单元的粒度随不同的 系统要求而不同.
可重构计算
传统的计算方式有两种: 一种是采用对通用微处理器进行软件编程 的方式,软件的方式通用性好, 但运算速度不 高 一种是采用A S IC 的方式. A S IC 方式处理 速度快, 但只能针对特定的算法, 通用性不 好
可重构计算
可重构计算(Reconfigurable Computing) 是在 软件的控制下, 利用系统中的可重用资源, 根据应 用的需要重新构造一个新的计算平台, 达到接近专 用硬件设计的高性能.具有可重构计算特征的系统 称为可重构系统. 简单地说,就是利用FPGA 逻辑实现计算任 务.有的称作自适应计算(adaptive computing) , 也有的称之为FPGA 计算.
3.独立处理单元模式 独立处理单元模式 属于这类系统的可重构逻辑部分一般包含多个 FPGA .这是一种最松散的耦合形式. 4.SoPC模式 模式 处理器,存储器和可编程逻辑集成在同一个 FPGA 芯片上, 称为单芯片可重构计算系统 (SoPC) .这种系统中CPU 和FPGA仍然是紧密 耦合的结构, 同时片上存储系统和CPU 与FPGA 接口能力则进一步提高了系统的性能.以往的 SoC (System on chip) 设计依赖于固定的ASIC , 而SoPC是以可编程逻辑器件取代ASIC , 越来越 多地成为系统级芯片设计的首选.

基于随机模型的可重构计算芯片互连资源估计

基于随机模型的可重构计算芯片互连资源估计
可能 导致应 用领 域 中的 部分算 法无 法 实现 ,而过 多 的互连 资源会 造 成芯 片面积 的浪 费。基于 可重 构计 算 的特 点,分析 了可重 构计 算 的相邻 连接 、路 由连接 和近 邻连 接三 种类 型互 连 资源 。通过 建立 互连 资源 估计 的随 机模 型 ,提 出了可重 构计算 芯 片中各 种互 连资 源数 目的估计 方法 。仿 真结 果表 明 ,该 方法 能够 比较 准确 地估 计各 种互 连资源 的数 目,从而
+收 稿 日期 t 0 81 -3 2 0 10
修 订 日期 :2 0 - 11 0 9O .9
5 0
电路 与 系统 学 报
第 1 5卷
为 路 由输 出 。 n 和 n o属 于相 邻 连 接 ; a 和 n o属 于 行 列近 邻 连 接 ; ni n ni a
过 少 ,一 方 面有 可 能会 导致 芯片 性 能 降低 ;另 一方 面有 可 能 导致 应 用 领 域 中 的部 分算 法 无 法 实 现 ,而 过 多 的互 连 资源 会 造 成 芯 片面 积 的浪 费 。 在 I (ne rtd C rut 设 计过 程 中 , 估 计 布线 面 积 已有 许 多成 熟 的研 究成 果 。文 献 [] 立 了 C Itg ae i i c ) 6建 二 维 阵列 结 构 芯 片 的布 线 随机 模 型 ,并研 究 了估 计布 线 面 积 的 方法 ;文 献 [】 据 布 线 的随 机 模 型 提 出 7根 了估 计 F GA ( il rga P FedP o rmma l Gae ry 布 线通 道 宽度 的方 法 ;在 随机 模 型 的基 础 上 ,文 献 [] be t a ) Ar 8 研 究 了 F GA 的布 通 率 问题 。 虽然 这 些 方 法 在 解 决 I 设 计 过 程 中 的布 线 面 积 估 计 问题 和 F G 的布 P C P A

可重构计算技术研究

可重构计算技术研究

可重构计算技术研究随着信息技术的飞速发展,计算机的重要性愈发凸显。

而可重构计算技术作为一种新兴的计算模式,在制造业、金融、医疗、物流等领域的应用日益广泛。

本文将从可重构计算技术的定义、特点、发展现状、应用前景等方面展开探讨。

一、可重构计算技术的定义可重构计算技术是指在不改变硬件布局的情况下,可以通过改变硬件内部的连接方式和程序来实现不同的计算任务。

其核心是可编程逻辑器件(FPGA),FPGA可以通过在硬件层面实现数据流图(Dataflow)来完成计算任务。

因此,可重构计算技术被视为一种介于传统微处理器和专用硬件之间的新型计算技术。

二、可重构计算技术的特点1.灵活性可重构计算技术相比于传统的微处理器,其计算任务可以在硬件层面完成,并且在执行过程中可以随时修改其计算程序,从而具有更高的灵活性和适应性。

2.高性能可重构计算技术在硬件层面对数据进行并行计算,因此与传统计算机相比,其能够实现更高效的数据处理和更快的计算速度。

3.可重用性可重构计算技术的硬件部分可以在不同的计算任务中重复使用,从而减少硬件成本。

4.节能可重构计算技术的计算任务在硬件层面完成,相比于传统的微处理器,在运行过程中不需要通过软件层面进行解释和翻译,因此能够实现更低的能源消耗。

三、可重构计算技术的发展现状目前,可重构计算技术已经取得了很大的进展。

首先,FPGA的性能不断提高,同时其集成度越来越高,可重构计算系统也越来越智能化。

其次,可重构计算技术在多媒体处理、加密算法、图像处理、信号处理、大规模并行计算等方面得到了广泛应用。

最后,可重构计算技术发展势头强劲,相信在未来会得到更广泛的应用和推广。

四、可重构计算技术的应用前景随着5G、物联网、人工智能等技术的广泛应用以及数据量的爆炸式增长,可重构计算技术在未来具有广阔的应用前景。

特别是在物联网、智能制造、医疗健康等领域,可重构计算技术将发挥更加重要的作用。

此外,在高性能计算、数字信号处理、军事领域等领域也有广泛的应用。

可重构计算架构设计与应用现状分析

可重构计算架构设计与应用现状分析

可重构计算架构设计与应用现状分析一、概述可重构计算架构(Reconfigurable Computing Architecture,RCA)是一种可以根据任务需求动态调整电路架构和逻辑功能的计算架构。

随着计算机技术的迅猛发展,传统的固定计算框架不能适应新型应用的需求,可重构计算架构应运而生。

本文旨在介绍可重构计算架构的设计原理、应用现状分析以及未来发展前景。

二、可重构计算架构的设计原理可重构计算架构是利用FPGA(Field Programmable Gate Array)这种可编程逻辑器件实现电路可重构的计算架构。

其核心技术是“可重构逻辑电路”,即通过修改逻辑电路中的布局和连线来改变电路的运算功能。

1. 可重构逻辑电路的基本结构可重构逻辑电路由基本元件和互连网络两部分构成。

基本元件是可编程的逻辑单元,而互连网络则是将这些逻辑单元进行有机组合的级联网络。

从而在逻辑单元的级联组合中实现目标电路。

2. 可重构计算架构的实现方法可以通过一种“可编程”的方式来实现电路的可重构。

也可以通过“可配置”的方式实现。

可编程是基于FPGA技术的可重构计算架构,基于FPGA可以设计各种逻辑单元实现任何目标电路。

可配置则是通过运算器、多媒体加速器和网络交换机等集成电路实现电路的重构,通过重新连接电路的功能块和更改其配置参数等方式,以实现不同功能的电路。

三、可重构计算架构的应用现状分析1. 可重构计算架构的计算机视觉应用利用可重构计算架构可以实现实时的数字图像处理和计算机视觉。

例如,实现对高清晰度视频流的实时处理、对高分辨率的图像进行实时处理等。

2. 可重构计算架构的嵌入式应用利用可重构计算架构可以实现嵌入式应用,例如,在工业自动化领域中,可以利用可重构计算架构来控制各种传感器以及执行机器人的任务。

3. 可重构计算架构在科学计算领域的应用可重构计算架构在大数据、生物医药和人工智能等领域也有着广泛的应用。

例如,在大数据计算中实现了数据的可视化、处理和分析,能够通过可重构计算架构实现这种大数据的实时处理和计算。

面向可重构计算系统的模块映射算法

面向可重构计算系统的模块映射算法
ma p n l o i p i g ag rt hm a e n J a c p ri lr c fg r bl e h o o y f r s qu n i la p i a i n . t e l t h p i g o l — d l s t b s d o yn mi a t e on u a e t c n l g o e e t p lc t s I a swi t e ma p n f mu t mo u e I a i a o d h i u iie h i h e f c i e e s a d fe i i t fd n m i e o fg r t n t i e t e c n i u a i n t e O t a h r g a e e u i n t a e t z s t e h g fe t n s n l x b l y o y a c r c n u ai o h d h o fg r t i .S h tt e p o r m x c t i c n b l v i i o o m o me r d c d a d t e s se p ro ma c s i r v d xp rme t s d o PE e c d n x mp e s o h t e a g r h a h e e . n . 9 e u e n h y t m e f r n e i mp o e .E e i n e n J G n o i g e a l h ws t a l o i m c i v s 3 31 d 2 5 ba h t t a
s e du o p e psc mp r d t p e n a i n me o so u es fwa e a d p r a dwa e r s e tv l . a e i l me t t t d fp r o t r n u eh r O m o h r p c i ey e

可重构计算的基本理论与应用

可重构计算的基本理论与应用

可重构计算的基本理论与应用随着科技的发展,计算机科技也在不断地进步。

从最早的单机式计算机到现在的云计算,计算机的功能成倍地增强。

与此同时,可重构计算也在逐渐崭露头角。

本篇文章将深入探讨可重构计算的基本理论与应用。

一、可重构计算的概念与基本理论1. 可重构计算的概念可重构计算是指将硬件电路的基本功能实现与组成隔离,然后将电路的功能可编程实现的计算架构。

也就是说,可重构计算以可编程为主要特点,可以通过重新配置电路的布局和连接,实现特定功能的计算任务。

2. 可重构计算的基本理论可重构计算最重要的理论基础是可编程电路技术。

它是一种电路实现方法,不像传统的电路设计方法那样需要直接硬件地实现设计、调试和布线,而是基于可编程硬件实现。

也就是说,可编程电路技术可以在硬件层面实现灵活的计算任务,从而成为了可重构计算的基础理论。

另外,可重构计算还有“并行计算”、“数据流计算”和“动态重构技术”等其他基本理论支持。

二、可重构计算的应用1. 科学计算在科学计算领域,可重构计算器能够实现很高的计算性能和效率。

例如,将算法可重构电路实现,在同一块芯片上将算法变形为所需的各种实现形式。

而这种能力能够在算法和应用程序的性能方面实现优化。

2. 信号处理可重构计算器在信号处理领域的应用非常广泛。

例如,它被应用于音视频压缩、图像处理和语音信号处理等领域,并且具有极高的效率和可扩展性。

3. 人工智能可重构计算器在人工智能领域的应用存在很大的潜力。

通过配合上人工神经网络等技术,可重构计算器可以实现人工智能计算密集型任务的快速实现,以及更好的灵活性和可重用性。

此外,它还可以辅助神经网络模型的训练和调优,提高人工智能的效率和精度。

4. 计算机视觉在计算机视觉领域,可重构计算通过优化算法和数据流动实现了计算机视觉任务。

例如,它可以实现优化的图像匹配、特征提取和分类等任务,并且在处理大规模的图像数据时仍能保持高效率。

综上所述,可重构计算作为一种新的计算技术,具有突出的优势,其基础理论和应用技术也不断拓展和完善。

211149400_清微智能:致力于可重构计算领域的领导者

211149400_清微智能:致力于可重构计算领域的领导者

清微智能是可重构计算领域的领导企业,也是全球首家出货量最大的可重构计算芯片商用企业。

公司起源于2006年成立的清华可重构实验室,作为创新芯片架构技术——可重构计算的提出者和引领者,他们在可重构计算领域取得了骄人的业绩,先后在SCI期刊及顶会发表论文 240 篇,出版两部系统性专著,系国内可重构技术奠基石,拥有发明专利170余项、国际发明20 项,从而在该领域拥有全面、自主的知识产权。

走出一条中国人自己的专业技术路径可重构计算芯片就是以可重构计算架构为基础的一类全新芯片类型。

可重构计算可以用“软件定义硬件”来概括,具体说来就是当这种芯片在处理不同的应用和算法时,它的硬件资源可以发生改变,灵活重构为不同的电路,能够适应各种新的算法,具有很强的灵活性和通用性。

同时,具备通用计算芯片灵活性和专用集成电路高效性的优点。

可重构运算从20世纪60年代由Gerald Estrin提出,到现在已经经历了半个世纪。

目前,可重构计算被国际学术界和《国际半导体技术路线图》公认为最具前景的未来计算架构。

如何在这一领域走出一条中国人自己的道路,实现真正的技术跨越,成了清微智能人主动承担的使命与责任。

2018年,清微智能作为清华大学科技成果代表性项目正式成立,基于团队十多年的技术积累和创始人丰富的团队建设、企业管理经验,公司目前已量产多款面向边缘端的高能效智能计算芯片,广泛应用至智能安防、智慧办公、智能穿戴、智能机器人、航空航天等领域。

面向云端市场的TX8高算力芯片,基于可重构数据流架构,通过Mesh网络和独有的TSM-Link方式在芯片以及服务器之间实现互联,以近似算力线性扩展的效果有效解决了大算力芯片的算力扩展问题,同时有效解决访存墙、编程墙等痛点问题,克服制造工艺代差,实现算力飞跃。

清微智能可重构芯片已在多家企业实际落地应用,可重构工具链栈和软件平台,已完成了从初步搭建到积累成熟落地经验的过程,而随着可重构芯片应用领域的不断扩大,工具链经过不断打磨迭代,未来可进一步被复用。

可重构计算混合系统硬件的设计与实现

可重构计算混合系统硬件的设计与实现

中圈分类号: P9 T31
可 重构 计 算 混 合 系统硬 件 的设 计 与 实现
李美锋 ,邓庆绪 ,金 曦,刘柄蔚 ,孔繁鑫
( 北大 学信息科学与工程学 院,沈 阳 10 0 ) 东 10 4 摘 要 :可重构计算系统 中软硬件资源的管理缺乏统一的机制 ,资源 不能被 有效利 用。为此 ,设计并实现一种硬件任务模型 ,为上层软件
Байду номын сангаас
驱动、系统 内核、 软件库、软件任务等
F G A P
科学基金资助项 目 “ 多核系统 中实 时调度策略的设计与分析技术 的 研究” 6 9 3 1) 中央高校 基本科 研业务 费专项基金 资助项 目 “ (0 7 0 7 ; 支 持 MP o 体系结构设计空 间探索及软件开发的高性能虚拟系统设 SC 计平 台” ( 1 0 0 0 1;中央高校基 本科研业务费专项 基金资助项 N 0 64 1) E 基于片上 网络的存储器访问性能研究”( 0 2 4 0 ) l“ N10 0 0 1
BO P R H系统较好地支持软硬件统一这一概念 , 但是并没有关
于具体的硬件平台设计实现和运行机制的叙述。文献【] 5提出
图 3 硬件任务实体模 型
每 个硬件任务实体的软硬件信息交互模块和软硬件 间数
据搬运模块 功能基本相 同,而硬件 任务功能模块需要根据硬 件任务 的不 同分别实现。各模块的具体功能如下 :
了一种支持软硬件整合的嵌入式系统平 台,并对硬件结构进 行 了说 明。该平台能够有效地解决软硬件 问的通信问题 ,但 并没有针对软硬件无法统一管 理这一 问题提 出相应的解决方 案 。文献[】 出了一种硬件模板 ,用户在系统设计 时将具体 6提
的硬件功能整合到模板中即可 ,无需考 虑硬件功能与系统其 他部分 的接 口设计 。该模 板使 硬件 功能具有统一 的接 口,但

可重构计算结构及乘累加计算处理阵列的路由寻址方法、装置[发明专利]

可重构计算结构及乘累加计算处理阵列的路由寻址方法、装置[发明专利]

专利名称:可重构计算结构及乘累加计算处理阵列的路由寻址方法、装置
专利类型:发明专利
发明人:刘勤让,沈剑良,陶常勇,吕平,陈艇,李沛杰,刘冬培,赵博,张丽,张文建
申请号:CN201911220379.6
申请日:20191203
公开号:CN111158636A
公开日:
20200515
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供了一种可重构计算结构及乘累加计算处理阵列的路由寻址方法、装置。

该结构中,可重构计算模块包括至少一个乘累加计算处理阵列,每个乘累加计算处理阵列包括ram单元和算式生成器,每个ram单元由四个ram块拼接而成,每个ram单元均由相应的计算算粒与其对应,用来完成典型的乘累加运算,每个算式生成器有四个接口,可通过接口与周边的ram单元连接。

本发明提出的可重构计算结构,通过构建包含ram单元和算式生成器的乘累加计算处理阵列,每个阵列内部和阵列之间可通过算式生成器将各个ram单元互联,进而将将若干个乘累加计算处理阵列形成网状结构,相比传统的总线型或crossbar型互联结构而言,本互联结构逻辑电路设计简单。

申请人:中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,天津市滨海新区信息技术创新中心
地址:450000 河南省郑州市高新区科学大道62号
国籍:CN
代理机构:郑州大通专利商标代理有限公司
代理人:张立强
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面向可重构计算的编译技术研究

面向可重构计算的编译技术研究

面向可重构计算的编译技术研究随着信息时代的不断发展,科技设备的计算速度和计算能力的需求越来越高。

传统的计算机结构和计算模式已经无法满足全球用户对计算需求的高速增长,而可重构计算技术逐渐成为了一种更为高效、灵活和专业的解决方案。

在可重构计算领域的开发和研究中,编译技术是至关重要的一部分,这篇文章将重点探讨面向可重构计算的编译技术研究。

什么是可重构计算?首先,我们需要了解什么是可重构计算。

可重构计算是一种通过重新编程硬件来改变计算机处理任务的方法。

可重构计算的方便之处在于,你可以根据自己的定制需求对计算机硬件进行重构和重新编程,来适配各种不同的核心业务需求。

与传统计算机架构不同,可重构计算是用于处理特定计算任务的完全定制化的硬件。

可重构计算的优势那么,为什么可重构计算技术在当下的计算领域中如此受到青睐呢?这是因为可重构计算具有许多优势,例如:1.性能优越:能够针对特定任务和场景高效完成计算,比通用处理器拥有更高的性能和更快的速度。

2.灵活性强:可根据具体需求进行硬件和软件的重新构造和重新编程,实现更高度的个性化设置。

3.能耗效率高:由于可重构的硬件可以在特定任务执行时对自身的资源进行有针对性分配,因此能够大幅减少电力消耗。

面向可重构计算的编译技术可重构计算技术的灵活性和效率对于科技和商业界的发展有着巨大的帮助,因此,可重构计算技术的研究也在不断的深化。

面向可重构计算的编译技术研究是实现可重构计算最核心的一部分,它的发展决定着可重构计算技术的前途和发展脉络。

在面向可重构计算的编译技术研究中,下面的两个方面尤为重要:代码生成和自动的硬件/软件划分。

1. 代码生成在编译技术中,代码生成是一种非常重要的方法。

代码生成是指编译器根据前端已经生成的代码转化为目标语言的过程,以及对程序的整体分析来优化代码的生成。

对于可重构计算来说,代码生成器是非常关键的,因为它能在硬件资源非常有限的情况下激发出系统的最大性能。

对于可重构计算的代码生成,有许多独特的考虑,例如可重构的硬件资源有限、可重构作业的分配和时间限制、数据的传输和存储等等,在处理这些问题过程中,需要灵活运用独特的代码生成技术,为系统提供强大的代码生成能力。

可重组合的计算公式

可重组合的计算公式

可重组合的计算公式在数学和物理学中,我们经常会遇到各种各样的计算公式。

这些公式可以帮助我们解决各种问题,从简单的加减乘除到复杂的微积分和线性代数。

然而,有些公式不仅仅可以用来解决特定的问题,还可以通过重新组合和变换来得到新的公式,这就是可重组合的计算公式。

可重组合的计算公式是指一种具有灵活性和多样性的数学表达式。

通过改变公式中的变量、系数或者结构,我们可以得到新的公式,这使得我们可以在不同的情况下灵活地应用这些公式,从而解决不同的问题。

举个简单的例子,假设我们有一个简单的线性方程,y = mx + b。

这个方程描述了一条直线的斜率和截距。

然而,我们可以通过重新组合这个公式,得到其他有趣的公式。

比如,我们可以将y和x交换位置,得到x = (y b)/m。

这个新的公式描述了同一条直线上x和y的关系,但是形式完全不同。

同样,我们也可以通过将斜率m和截距b进行组合,得到新的公式。

这些新的公式可以在不同的情况下发挥作用,从而扩展了原始公式的适用范围。

可重组合的计算公式在实际应用中有着广泛的用途。

在科学研究和工程领域,我们经常需要根据不同的情况来调整公式,以解决不同的问题。

可重组合的公式为我们提供了一种灵活的工具,使得我们可以根据需要来调整公式,而不必重新推导或者重新建立新的公式。

这大大提高了我们解决问题的效率和灵活性。

另外,可重组合的计算公式也有助于我们更深入地理解数学和物理学的基本原理。

通过重新组合和变换公式,我们可以发现不同公式之间的联系和相互作用,从而更好地理解它们的本质和内在规律。

这有助于我们建立更加全面和深刻的数学和物理学知识体系。

除此之外,可重组合的计算公式还有助于我们发现新的数学和物理学规律。

通过不断地重新组合和变换公式,我们可以发现一些之前未曾发现的规律和关系,从而推动学科的发展和进步。

这种探索的过程本身也是一种有益的学习和思考方式,可以培养我们的创造力和思维能力。

总的来说,可重组合的计算公式是一种非常有用和有趣的数学工具。

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Currently there is a deep chasm between Reconfigurable Computing (RC) and the way, how "classical" CS people look at parallelism [1]. The situation is comparable to the well-known hardware / software chasm. In education until recently RC has been subject of embedded systems or SoC design within EE departments, whereas most classical CS departments have ignored the enormous speed-up opportunities which can be obtained from this field. Only a few departments provide special courses mostly attended by a small percentage of graduate students. Conferences like ISCA stubbornly refused to include RC and related areas in their scope. Also many major players in the IT market have mainly ignored this area.Since some months ago this situation is on the way to be changed. An increasing number of colleagues from classical parallel computing or supercomputing communities is going to be ready to discuss fundamental issues with us [2] [3]. Last year, Intel Research at Hillsboro, Ore, held a major internal workshop on RC. It has been told, that also Microsoft has held an internal workshop on this area. Other major players have already joined this movement, like Hewlett Packard,IBM, infineon, Motorola, Sony, ST microelectronics, Texas Instruments, Toshiba, and others. A major break-through also in CS education is overdue. All scientific and know-how ingredients needed are available - ready to be integrated in all CS curricula: software / configware co-compilation [4] [5], software to configware migration [6] [7], mapping applications onto morphware [6] [7] [8] [9], architectural resources for data-stream-based anti machines [10] [11] [12], and many others. Not only FPGAs, but also coarse drain datapath array platforms are available commercialy.along with application development tools [13].The new road map is based on the duality of an instruction-stream-based mind set, and a data-stream-based mind set [1] [12] [14] [15]. Not only the HPC community urgently needs to benefit from a curricular revision. A rapidly increasing percentage of programmers implements code for embedded systems. However, most CS graduates are not qualified for this changing labour market. With their procedural-only mind set they cannot cope with hardware / configware / software partitioning. Currently such tasks are mainly carried out by EE professionals. In order not to loose this competition, and, to avoid a disaster for future CS graduates looking for their first job, CS departments have to wake up. Here with RHPC models we have a good chance to become successful trailblazers by forming a RC old boys' network together with colleagues from "classical CS", organized like the Mead & Conway movement more than 20 years ago [16]. References[1]R. Hartenstein (invited paper): The Digital Divide ofComputing; Proc. 2004 ACM Int'l Conf. onComputing Frontiers (CF04); Ischia, Italy, April 2004 [2]R. Hartenstein (keynote): Software or Configware?About the Digital Divide of Computing; IPDPS 2004,Santa Fe, NM, April 2004[3]R. Hartenstein (invited paper): Data-Stream-basedComputing and Morphware; Joint 33rd Speedup and19th PARS Workshop (Speedup / PARS 2003), Basel,Switzerland, March 2003[4]K. Schmidt et al.: Combining Structural and ProceduralProgramming by Parallelizing Compilation; Proc. 1995 ACMSymp. on Applied computing, Nashville, Tenn., Feb 1995Reconfigurable HPC: torpedoed by Deficits in Education ?Reiner HartensteinTU Kaiserslauternhttp://hartenstein.de[5]J. Becker et al.: Parallelization in Co-Compilation forConfigurable Accelerators; Proc. ASP-DAC’98,Yokohama, Japan, Febr 1998[6]R. K ress et al.: A datapath Synthesis System for thereconfigurable Datapath Architecture; Proc. ASP-DAC1995, Chiba, Japan, August 1995[7]U. Nageldinger et al: K ressArray Xplorer: a new CADEnvironment to optimize Reconfigurable Datapath Arrays;Proc. ASP-DAC 2000, Yokohama, Japan, Jan 2000 [8]R. 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Hartenstein (invited chapter): Morphware; in: A. Zomaya(editor): Handbook of Innovative Computing; LNCS series,Springer Verlag Heidelberg/New York, 2004[16]R. Hartenstein (opening keynote): Are we ready for theBreakthrough ?; 10th Reconfigurable ArchitecturesWorkshop 2003 (RAW 2003), Nice, France, April2003。

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