07KT97 GJR5253000R4270 对数据路径本身除了控制流
可重构计算是一个计算机体系结构通过使用非常灵活的高速计算结构进行处理，将软件的灵活性与硬件的高性能相结合，例如现场可编程门阵列(FPGAs)。与使用普通的微处理器是对数据路径本身除了控制流。另一方面，与定制硬件的主要区别，即专用集成电路(ASICs)是在运行时通过在可重新配置的结构上“加载”新电路来调整硬件的可能性。
历史
可重构计算的概念从20世纪60年代就已经存在，当时杰拉尔德·埃斯特林的论文提出了由标准处理器和一系列“可重新配置的”硬件组成的计算机的概念。1主处理器将控制可重新配置的硬件的行为。后者将被定制以执行特定的任务，例如图像处理或者模式匹配和专用硬件一样快。一旦这项任务完成了，硬件就可以被调整去做其他的任务。这导致了混合计算机结构，结合了软件的灵活性和硬件的速度。
在20世纪80年代和90年代，该研究领域出现了复兴，工业和学术界开发了许多提议的可重构架构，[3]如:科帕科巴纳、矩阵、GARP、[4]NGEN艾利克森特，[5]息肉，[6]梅雷根，[7]契约XPP，硅蜂房，Montium，昴宿星，Morphosys和皮可加。[8]这种设计是可行的，因为硅技术的不断进步使得复杂的设计可以在一个芯片上实现。这些大规模并行可重构计算机中的一些主要是为特殊的子领域如分子进化、神经或图像处理而构建的。世界上第一台商用可重构计算机Algotronix CHS2X4于1991年完成。这不是一个商业上的成功，但足够有希望赛灵思公司（可编程逻辑解决方案的全球领导厂商）(的发明者现场可编程门阵列，FPGA)购买了技术，并雇佣了Algotronix的员工。[9]后来的机器实现了科学原理的第一次演示，例如MereGen基因编码的自发空间自组织。[10]
理论
特雷登尼克分类法
表1: Nick Tredennick的范式分类方案
早期历史计算机:
节目源固定资源 没有人
算法已修复 没有人
冯·诺依曼计算机；
节目源固定资源 没有人
算法变量 软件(指令流)
可重构计算系统；
节目源资源变量 配置软件(配置)
算法变量 流动器皿(数据流)
可重构计算机器范例的基本模型，基于数据流反机器与之前介绍的其他机器范例的差异很好地说明了这一点，如尼克·特雷登尼克下面是计算范式的分类方案(见“表1: Nick Tredennick的范式分类方案”)。[11]
哈滕斯坦x型电脑
主要文章:Xputer
计算机科学家Reiner Hartenstein用一个术语来描述可重构计算反机器按照他的说法，这代表了一种远离传统的根本性范式转变冯·诺依曼机器。[12]Hartenstein称之为可重构计算悖论，即软件到配置件(software-to-configware)现场可编程门阵列 （Field Programmable Gata Array的缩写）)迁移导致报告的速度提高了四个数量级以上，功耗降低了近四个数量级——尽管FPGAs的技术参数落后于戈登·摩尔曲线大约四个数量级，并且时钟频率大大低于微处理器的时钟频率。这种矛盾的部分原因是冯·诺依曼综合征。
高性能计算
高性能可重构计算(HPRC)是一个计算机体系结构结合基于可重构计算的加速器，如现场可编程门阵列使用CPU或多核 处理器。
FPGA中逻辑的增加使得更大和更复杂的算法能够被编程到FPGA中。将这种FPGA通过高速总线连接到现代CPU，例如PCI express，使可配置逻辑的行为更像协处理器而不是一个外围的。这使得可重构计算进入了高性能计算球体。
此外，通过在FPGA上复制算法或使用多种FPGA，实现了可重新配置SIMD几个计算设备可以同时处理不同的数据，这是非常重要的并行计算。
这种异构系统技术用于计算研究，尤其是超级计算。[13]2008年的一篇论文报道了超过4个数量级的加速因子和高达4个数量级的节能因子。[14]一些超级计算机公司提供异构处理模块，包括作为加速器的FPGAs。[需要引用]一个研究领域是为这种异构系统获得的双范例编程工具流生产率。[15]
美国国家科学基金会拥有高性能可重构计算中心(CHREC)。[16]2011年4月，第四届众核和可重构超级计算大会在欧洲举行。[17]
随着的发布，商用高性能可重构计算系统开始出现国际商用机器公司集成FPGAs和itsIBM Power微处理器。[18]
部分重新配置
部分重新配置是改变可重新配置的硬件的一部分的过程电路而另一部分保持其先前的构型。现场可编程门阵列通常用于支持部分重新配置。
电子硬件，比如软件可以通过创建子组件，然后创建更高级别的组件来实例化它们，从而进行模块化设计。在许多情况下，能够在FPGA仍在工作的情况下换出一个或多个这些子元件是很有用的。
通常情况下，重新配置FPGA需要在外部控制器重新加载设计时保持复位状态。部分重新配置允许设计的关键部分继续操作，同时FPGA上或其外的控制器将部分设计加载到可重新配置模块中。通过仅存储在设计之间改变的部分设计，部分重新配置还可以用于为多个设计节省空间。[19]
部分重新配置何时有用的一个常见例子是通信设备的情况。如果设备正在控制多个连接，其中一些连接需要加密如果能够在不关闭整个控制器的情况下加载不同的加密核心，将会非常有用。
并非所有FPGAs都支持部分重新配置。需要一个强调模块化设计的特殊软件流程。通常，设计模块是沿着FPGA内部明确定义的边界构建的，这需要将设计专门映射到内部硬件。
从设计的功能来看，部分重新配置可分为两组:[20]
动态部分重构也称为主动部分重新配置，允许在FPGA的其余部分仍在运行的同时改变器件的一部分；
静态部分重构-设备在重新配置过程中不活动。当部分数据发送到FPGA时，器件的其余部分停止(在关断模式下)，并在配置完成后启动。
当前系统
计算机仿真
FPGA板被用来重建Vector-06C计算机
随着价格合理的FPGA板的出现，学生和业余爱好者的项目寻求重建老式计算机或实现更新颖的架构。21[23]这种项目是用可重新配置的硬件(FPGAs)构建的，并且一些设备支持使用单个可重新配置的硬件(C-One).
科帕科帕纳
完全基于FPGA的计算机是COPACOBANA，这是一款成本优化的密码破译器和分析器，它的继任者RIVYERA。一家派生公司科学工程有限公司德国波鸿大学和基尔大学的COPACOBANA项目继续开发完全基于FPGA的计算机。
Mitrionics
Mitrionics开发了一个SDK，支持使用单一任务在基于FPGA的计算机上编译和执行的语言。Mitrion-C软件语言和Mitrion处理器使软件开发人员能够在基于FPGA的计算机上以与其他计算技术相同的方式编写和执行应用，如图形处理单元(“GPU”)、基于单元的处理器、并行处理单元(“ppu”)、多核CPU和传统单核CPU集群。(停业)
国家文书
国家文书开发了一个混合嵌入式计算系统，叫做紧凑型里奥。它包括可重新配置的机箱，内置用户可编程FPGA、热插拔I/O模块、用于确定性通信和处理的实时控制器，以及用于快速RT和FPGA编程的图形化LabVIEW软件。
赛灵思公司（可编程逻辑解决方案的全球领导厂商）
赛灵思公司（可编程逻辑解决方案的全球领导厂商）已经开发了两种类型的FPGA器件部分重新配置:基于模块和基于差异。基于模块的部分重构允许重新配置设计的不同模块部分，同时基于差异的部分重构可以在对设计进行小的更改时使用。
美国英特尔公司(财富500强公司之一ˌ以生产CPU芯片著称)
美国英特尔公司(财富500强公司之一ˌ以生产CPU芯片著称)[24]支持在Stratix V等28纳米器件上对其FPGA器件进行部分重新配置，[25]而在20纳米的Arria 10设备上。[26]面向Arria 10的英特尔FPGA部分重新配置流程基于Quartus Prime Pro软件中的分层设计方法，用户可在其中创建可重新配置的FPGA物理分区[27]而设计的其余部分继续运行。Quartus Prime Pro软件还支持分层部分重新配置和模拟部分重新配置。
系统分类
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作为一个新兴领域，随着新体系结构的发展，可重构体系结构的分类仍在发展和完善；迄今为止，还没有提出统一的分类法。然而，可以使用几个循环参数来对这些系统进行分类。
粒度
可重配置逻辑的粒度被定义为由映射工具寻址的最小功能单元(可配置逻辑块，CLB)的大小。高粒度，也称为细粒度，通常意味着在硬件中实现算法时有更大的灵活性。然而，由于每次计算需要更大数量的路由，在增加的功率、面积和延迟方面存在与之相关的损失。细粒度架构在比特级操作级别工作；而粗粒度处理元件(可重新配置的数据路径单元，rDPU)对于标准数据路径应用来说是更好的优化。粗粒度架构的一个缺点是，如果它们需要执行比它们的粒度所提供的更小的计算，它们往往会损失一些利用率和性能，例如，对于在四位宽的功能单元上的一位加法，将浪费三位。这个问题可以通过具有粗粒度阵列(可重构数据路径阵列rDPA)和一个现场可编程门阵列 （Field Programmable Gata Array的缩写）在同一个芯片上。
粗粒度架构(rDPA)旨在实现需要字宽数据路径(rDPU)的算法。因为它们的功能块针对大型计算进行了优化，并且通常包括字宽算术逻辑单元(ALU)，与一组互连的较小功能单元相比，它们将更快地执行这些计算，并且具有更高的功率效率；这是因为连接线更短，导致导线电容更小，因此设计速度更快，功耗更低。具有较大计算块的潜在不良后果是，当操作数的大小可能与算法不匹配时，会导致资源的低效利用。通常，要运行的应用程序的类型是预先已知的，这允许定制逻辑、存储器和路由资源以增强设备的性能，同时仍然为将来的适应提供一定程度的灵活性。这方面的例子是特定于域的阵列，其目标是在功耗、面积和吞吐量方面获得比更通用的更细粒度阵列更好的性能现场可编程门阵列 （Field Programmable Gata Array的缩写）堂兄弟通过减少他们的灵活性。
重构率
这些可重新配置系统的配置可以发生在部署时、执行阶段之间或执行期间。在典型的可重新配置系统中，比特流用于在部署时对设备进行编程。由于需要处理和编程的元素更多，细粒度系统本身比更粗粒度的体系结构需要更多的配置时间。因此，更粗粒度的架构从潜在的更低能量需求中获益，因为传输和利用的信息更少。直观上，重新配置的速率越慢，功耗越小，因为重新配置的相关能量成本在更长的时间段内摊销。部分重新配置旨在允许设备的一部分被重新编程，而另一部分仍在执行活动计算。部分重新配置允许更小的可重新配置的比特流，因此不会浪费能量来传输比特流中的冗余信息。比特流的压缩是可能的，但是要进行仔细的分析，以确保通过使用较小的比特流节省的能量不会被解压缩数据所需的计算超过。
主机耦合
通常，可重新配置的阵列被用作附属于主处理器的处理加速器。耦合程度决定了数据传输的类型、等待时间、功率、吞吐量和使用可重配置逻辑时所涉及的开销。一些最直观的设计使用外围总线来为可重新配置的阵列提供类似协处理器的布置。然而，也存在这样的实现，其中可重配置结构更接近处理器，一些甚至被实现到数据路径中，利用处理器寄存器。主机处理器的工作是执行控制功能、配置逻辑、调度数据并提供外部接口。
路由/互连
可重构器件的灵活性主要来自于它们的布线互连。一种流行的互连方式FPGAs供应商Xilinx和Altera是孤岛式布局，其中模块以阵列形式排列，具有垂直和水平布线。布线不充分的布局可能具有较差的灵活性和资源利用率，因此性能有限。如果提供太多的互连，这就需要比所需更多的晶体管，从而需要更多的硅面积、更长的导线和更多的功耗。
操作系统面临的挑战
可重构计算的关键挑战之一是实现更高的设计生产率，并为不熟悉底层概念的用户提供使用可重构计算系统的更简单方式。一种方法是提供标准化和抽象，通常由操作系统支持和执行。[28]
操作系统的主要任务之一是隐藏硬件，代之以用漂亮、干净、优雅和一致的抽象来呈现程序(和它们的程序员)。换句话说，操作系统的两个主要任务是抽象和资源管理。[28]
抽象是一种强大的机制，可以用定义良好的通用方式处理复杂和不同的(硬件)任务。最基本的操作系统抽象之一是进程。进程是一个正在运行的应用程序，它认为自己正在底层虚拟硬件上独立运行(由操作系统提供)。这可以通过线程的概念来缓解，允许不同的任务在这个虚拟硬件上并发运行，以利用任务级并行性。为了允许不同的进程和线程协调它们的工作，操作系统必须提供通信和同步方法。[28]
除了抽象之外，底层硬件组件的资源管理也是必要的，因为由操作系统提供给进程和线程的虚拟计算机需要在空间上和临时共享可用的物理资源(处理器、内存和设备)。[28]
请参见
有记忆的计算
可重构计算术语表
iLAND项目
移动实验室
一片MSX
PipeRench
PSoC
短跑运动员
参考
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进一步阅读
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外部链接
布朗大学可重构计算讲座
动态部分重新配置简介
ReCoBus-Builder项目可轻松实现复杂的可重构系统
DRESD(嵌入式系统设计中的动态可重构性)研究项目
vte
可编程序逻辑
概念
专用集成电路社会学现场可编程门阵列 （Field Programmable Gata Array的缩写） 逻辑块（同coupled）两张（流程图）EPLD中国人民解放军（the People's Liberation Army）朋友女孩PSoC可重构计算 Xputer软微处理器电路利用不足高级综合硬件加速
语言
Verilog A航空材料的技术规格(Aerospace Material Specification)极高密度脂蛋白 航空材料的技术规格(Aerospace Material Specification)至关重要的SystemVerilog （灰）点/英寸 （扫描仪的清晰度参数）SystemCAHDL汉德尔-C洛拉PSLUPF宫殿主义亚伯CUPLOpenVera高密度脂蛋白胆固醇流向高密度脂蛋白MyHDL埃拉（f.）凿子
公司
阿奇列拉Achronix超微半导体公司 赛灵思公司（可编程逻辑解决方案的全球领导厂商）Aldec手臂节奏英飞凌（公司名称）美国英特尔公司(财富500强公司之一ˌ以生产CPU芯片著称)格子木架微芯片技术恩智浦半导体公司西门子 Mentor图形新思科技德州仪器
制品
五金器具
冰Stratix维尔泰克斯
软件
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开源
JOPLatticeMico32OpenCoresOpenRISC 1200动力ISA 自由足球微瓦RISC-VZet
种类：可重构计算数字电子
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