云计算-支持可重构计算的Linux操作系统研究.pdf
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2022-07-08
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支持可重构计算的Ｌｉｎｕｘ操作系统研究
１．１研究背景
第一章引言
在传统的计算系统中，算法可以采用两种不同的方法来实现。一是用软件编
程实现，并在通用处理器上运行。该方法灵活性高，通过编写软件代码，编译
成指令就可改变系统的功能，但指令的串行执行以及指令集的有限性使得通用
处理器的性能往往不能满足要求；二是采用硬件功能模块如专用集成电路
（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ
Ｃｉｒｃｕｉｔ，ＡＳＩＣ）实现。这种方法具有很
高的执行速度和运算精度，但功能单一、灵活性差，要想实现不同的算法必须
重新设计集成电路，开发成本和周期都很高。
可重构计算作为一种新的体系结构，采用可编程的硬件模块来实现计算，填
补了软硬件之间的鸿沟，既保证了系统的性能（比软件高），又保证了灵活性（比
硬件灵活）［１，１４，１５］。以现场可编程门阵列（Ｆｉｅｌｄ
Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ
Ｇａｔｅ
Ａｒｒａｙ，
ＦＰＧＡ）为代表的可重构逻辑器件可以被任意次地重新配置，使得一片可重构器件
能够在不同时间运行不同的硬件算法，就像不同的算法运行在传统的处理器上
一样。
可重构计算通过在时域上重用硬件资源来完成对计算任务并行性的利用，可
简单定义为至少包含一个可变硬件模块的计算系统，此模块的功能应能够被最
终用户修改。修改过程主要是通过对系统中的可编程器件进行重构或部分重构
来实现的。利用这一技术设计的可重构系统，能在只增加少量硬件资源的情况
下，将软件实现和硬件实现的优点合二为一。它的出现使得过去传统意义上硬
件和软件的界限变得模糊，硬件系统得以软件化［２］。
从可重构系统被提出的一开始，它就以在各种应用场合表现出的优越性能而
倍受瞩目。
早期最成功的例子是Ｓｐｌａｓｈ
２。在基因组分析的应用中，它比当时的ＳＰＡＲＣ
１０工作站的运算速度整整快了２５００倍；若做灰度图象的中值滤波器，则比
ＳＰＡＲＣ
１０快了几乎１４０倍［３，４］。需要指出的是，Ｓｐｌａｓｈ
２使用了１７块ＦＰＧＡ
而ＳＰＡＲＣ
１０只有１个ＣＰＵ，按芯片数平均，在以上两个应用中每块ＦＰＧＡ分别使
性能提高了１４７倍和８倍，这一结果仍然是相当惊人的，并引发了学术界对可重
构计算的巨大兴趣。
随着应用场合的不同，可重构计算系统对性能的提高程度也不大相同。一般
情况下，按系统中ＦＰＧＡ的芯片数量进行平均，每块ＦＰＧＡ能使运算速度提高７一
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