面向BW104x软流水框架
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

核高基重大专项(2012ZX01034-001-001)


Software Pipelining Framework for BW104x
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    现代高性能数字信号处理器大多数采用超长指令字体系结构,通过在同一时钟周期发射多条指令以便获得更高的运算性能来发掘目标机器指令级别并行性.介绍了BW104x目标体系特征,BWDSP104X是一款针对高性能计算领域设计的处理器,采用16发射、单指令流,多数据流架构.为了充分利用多簇及簇内硬件资源,基于open64编译基础设施提出了后端软流水优化,其中包括循环选择,资源依赖数据依赖计算,采用经典的模调度方法进行软流水调度,为解决不同迭代变量冲突引入模变量拓展模块.实验结果证明流水后性能相对流水前有了很好的提升.

    Abstract:

    The digital signal processor (Digital Signal Processing, DSP) is widely used in the field of signal processing, digital communication. The majority of modern high-performance DSP use long instruction word architecture, by exploiting instruction-level parallelism to launch multiple instructions at the same clock cycle out for a higher level of calculating performance. The article describes target system characteristics on BWDSP104x, BWDSP104x is designed in the light of high performance computing and processor, uses 16 launch, single instruction stream and multiple data stream architecture.in order to make full use of multi-cluster hardware resources, this paper proposes the back-end optimization about software pipelining based on the open-source compiler named Open64. Including the early stage of cycle options, resource constraints and precedence constraints computing, the classic Module-Scheduling algorithm is used in SWP-Scheduling, module variable expansion is for the conflict of registers using in different iteration. The experimental results show that program has better performance after software pipelining optimization.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

洪立涛,郑启龙.面向BW104x软流水框架.计算机系统应用,2016,25(10):114-119

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2016-01-17
  • 最后修改日期:2016-03-22
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-10-22
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号