支持循环自动流水线的粗粒度可重构阵列体系结构

可重构计算兼顾定制计算的高效性与通用计算的灵活性,是人们正在探索的一类新型计算机体系结构。文中介绍一种粗粒度可重构多核协处理器体系结构,用于加速计算密集或数据密集类算法。在该结构中采用具有猜测执行机制的循环自动流水线技术,将流水线并行执行和数据驱动执行紧密结合。采用以循环程序为单位的固定指令多数据流执行模式,在循环执行期间,每个单元固定执行一种指令,配置信息量减少,支持快速动态重构。设计了多种特殊数据传递指令,如非平衡数据复制指令、数据选择指令等,充分利用循环迭代内部、循环迭代间的数据相关,开发数据重用性,减少对存储器带宽的需求。以大容量FPGA开发板为基础,构建了8×8规模的可重构阵列实验环境。多个计算密集型程序的实际运行结果表明,该体系结构在流水线吞吐率方面可以达到每拍1个循环迭代,访问存储器的请求数仅为典型RISC处理器的3％,并且具有单拍切换配置现场的能力。     

基于Amdahl定律的分组密码并行处理模型研究

为进行分组密码并行处理的理论研究和定量分析,构建了基于Amdahl定律的分组密码并行处理模型.通过引入分组内数据级并行性、分组内指令级并行性、分组间数据级并行性和分组间指令级并行性等并行性,建立了分组密码的多维度并行处理模型,研究了算法参数和并行参数对分组密码处理性能的影响.结果表明,并行比例大的算法其性能提升空间较大,且开发任一并行性都能够提升密码运算性能;但对于具体的应用场景,需要根据算法结构、工作模式等来进行合理的资源配置和并行性开发;该模型能够为分组密码算法的并行处理架构设计、资源配置和并行性开发等提供理论依据和指导原则.