基于数据流块的空间指令调度方法
[Abstract]:Cluster superscalar processors partition hardware resources to avoid power consumption and periodic penalty caused by large individual components. Dynamic multicore processors integrate hardware resources with multiple physical cores to provide computing power to meet program requirements. These structures use spatially distributed hardware resources to achieve high energy efficiency. The problems of instruction load imbalance and transmissibility delay in spatial partition structure can lead to performance penalty. It needs an effective instruction scheduling method to distribute the calculation in the sub-interval. A spatial instruction scheduling method based on data flow block (data-flow block,DFB) is proposed. DFB is dynamically constructed. Scheduling pattern of one or more sequential execution blocks of instructions cached and reused. DFB scheduling algorithm models data flow constraints and scheduling spaces defined by hardware resources in a dynamic instruction stream. Then the scheduling decision is completed according to the relative key of instruction quantization. This paper introduces the framework and algorithm of DFB scheduling. The performance and stability of DFB scheduling is proved to be superior to that of load-balanced scheduling and dependent-based scheduling through experiments on the number of partitions, interval delay and scheduling window capacity, which are closely related to the scheduling method. Finally, an example is given to prove that the DFB scheduling implemented with a data stream block cache achieves a scheduling effect close to the idealized DFB scheduling.
【作者单位】: 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所);中国科学院大学计算机与控制学院;杭州电子科技大学信息与控制研究所;
【基金】:国家重点研发计划项目(2016YFB0200501) 国家自然科学基金项目(61332009,61521092,61671196,61327902) 数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金项目(2016A04) 北京市科委科技计划专项项目(Z15010101009)~~
【分类号】:TP332
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,本文编号:2358947
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