| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 可重构计算 | 第13-14页 |
| 1.1.2 粗粒度可重构处理器 | 第14-15页 |
| 1.1.3 任务映射 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状及问题提出 | 第16-18页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 问题提出 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究思路 | 第18-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 CGRA任务映射技术概述 | 第21-33页 |
| 2.1 CGRA结构特征与编译流程 | 第21-23页 |
| 2.1.1 结构特征 | 第21-22页 |
| 2.1.2 编译流程 | 第22-23页 |
| 2.2 循环代码转换技术 | 第23-26页 |
| 2.2.1 循环的转换 | 第24-25页 |
| 2.2.2 数据依赖图 | 第25-26页 |
| 2.3 任务划分 | 第26-28页 |
| 2.3.1 划分方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 划分原则 | 第27-28页 |
| 2.4 任务映射方法 | 第28-31页 |
| 2.4.1 软件流水 | 第28-30页 |
| 2.4.2 多面体模型 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小节 | 第31-33页 |
| 第三章 基于并行度最大化的多目标任务划分算法 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 任务划分模型建立 | 第34-35页 |
| 3.3 算法设计及分析 | 第35-38页 |
| 3.3.1 PMMO算法设计 | 第35-37页 |
| 3.3.2 算法时间复杂度分析 | 第37-38页 |
| 3.4 实验与分析 | 第38-42页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第38页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小节 | 第42-43页 |
| 第四章 基于存储划分和路径重用的循环映射算法 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 问题模型 | 第44-46页 |
| 4.2.1 多bank存储结构的CGRA | 第44-45页 |
| 4.2.2 联合优化映射模型建立 | 第45-46页 |
| 4.3 解决方案 | 第46-51页 |
| 4.3.1 存储划分 | 第46-49页 |
| 4.3.2 路径重用 | 第49-50页 |
| 4.3.3 映射流程框架 | 第50-51页 |
| 4.4 实验与分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第51页 |
| 4.4.2 映射性能比较 | 第51-53页 |
| 4.4.3 执行延迟比较 | 第53页 |
| 4.4.4 结构扩展性探究 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小节 | 第54-55页 |
| 第五章 基于仿射变换和多流水的不完美循环映射优化模型 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 问题模型 | 第55-59页 |
| 5.2.1 操作级仿射变换 | 第56-57页 |
| 5.2.2 多流水 | 第57-58页 |
| 5.2.3 资源约束 | 第58-59页 |
| 5.2.4 CGRA不完美循环映射的优化问题建立 | 第59页 |
| 5.3 问题解法 | 第59-61页 |
| 5.4 实验与分析 | 第61-64页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第61页 |
| 5.4.2 性能指标的有效性 | 第61-62页 |
| 5.4.3 性能比较 | 第62-64页 |
| 5.4.4 编译时间 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 论文主要创新点 | 第65-66页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 作者简历 | 第75页 |