CN116303226B 粗粒度可重构阵列数据流处理器的高效执行方法及系统 （中国科学院计算技术研究所）_第1页
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粗粒度可重构阵列数据流处理器的高效执本发明提出一种粗粒度可重构阵列数据流粒度可重构阵列数据流处理器的全局缓存中输2粒度可重构阵列数据流处理器部件执行其下一个执行读取部件，从该粗粒度可重构阵列数据流处理器的该全局缓存中取数初始模块，用于获取以有向数据流图表示的待执行程序3执行模块，用于调度前继依赖已满足的节点作为当前节点开监测模块，用于调度该当前节点的下个循环开始执行段对应的粗粒度可重构阵列数据流处理器部件已经空闲，则当前节点进入下一个执行阶传输模块，用于执行完当前循环，将当前循环的执行结果传输至该粗粒度可读取部件，从该粗粒度可重构阵列数据流处理器的该全局缓存中取数9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，该求1_4中任一所述粗粒度可重构阵列数据流处理器的高10.一种客户端，用于权利要求5至8中任一所述粗粒度可重构阵列数据流处理器的高4[0007]粗粒度可重构阵列(Coarse_GrainedReconfigurableArray,CGRA)是一种可以以数据流模型执行程序的一种空间计算(SpatialComputing)架构。CGRA一般由片上网络[0009]Codelet模型是高性能计算领域中的一种对程序的粗粒度的划分，其相对传统的以指令为单位的细粒度数据流模型而言，它是一个以代码段为单位的粗粒度数据流模型——其每个节点是一个代码段而非指令。这种模型带来的好处是节点数可以大大减少，5[0011]本发明的目的是解决了现有CGRA架构的运行模式不能充分利用Codelet模型带来用粗粒度可重构阵列数据流处理器部件执行其下6[0033]本发明还提出了一种粗粒度可重构阵列数据流处理器的高效执行系统，其中包7[0057]图1为传统指令为单位的细粒度数据流模型与Codelet粗粒度数据流模型的对比[0061]为了提高CGRA以Codelet模型运行的部件利用率，充分发挥Co8的部件的解耦合设计，节点2在t0执行完阶段1之后就可以让出执行部件，让节点3开始执[0076]●CALPipline：采用了超标量设计的计算部件，包含了一些算术和逻辑运算部[0079]●DataflowUnit：传数部件，用于将数据传送到需要的PE。对应四个阶段中的9[0095]本发明还提出了一种粗粒度可重构阵列数据流处理器的高效执行系统，其中包

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