[发明专利]在异构可重构环境下区分软硬算粒的信息处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种编程方法，尤其是涉及一种在异构可重构环境下区分软硬算粒的信息处理方法。

背景技术

编程模型是对并行程序的一种程序抽象、刻画和简化，它屏蔽了并行计算机复杂的硬件细节，给程序员提供了一幅计算机硬件、软件系统透明的简图，从而为并行程序设计的充分开发硬件的并行性提供便利。并行程序的编程模型、运行环境、调试环境等都要比串行程序复杂得多，提供良好的高性能计算开发环境，一直是学术界和工业界所追求的目标。

在并行环境中，现有的编程模型包括共享内存模型、消息传递模型、数据并行模型、面向对象模型和函数和逻辑模型。对应的具体编程方式如下：

(1)共享内存模型

Parallel命令、工作区共享、并行工作共享的组合构造、master命令和同步构造。

(2)消息传递模型

在消息传递模型中，一个并行程序由多个并行进程组成。每个并行中拥有自己的数据并对其进行计算操作。任务之间数据的交换是通过显式的消息传递语句来完成的，用户必须显示地通过发送和接收消息来实现处理器之间的数据交换。

(3)数据并行模型

数据并行模型是为SIMD，SPMD之类的计算机开发的一种编程模型。在这种模型中，任务被静态或半静态地映射到进程，并且每个任务都对不同数据进行相似的操作。

(4)面向对象模型

面向对象模型的天然的并行性，以及它所具有的封装性、继承性、多态性等特点，可以降低并行程序设计的复杂性，提高并行程序的可读性、可维护性、可移植性。

(5)函数和逻辑模型

函数和逻辑程序设计模型的基本思路是将并行处理的硬件和AI软件结合起来研究。包括函数编程模型和逻辑式模型。

然而，每种编程模型都对应有各自的缺点，以消息传递模型中的MPI为例，MPI是消息传递函数库的一个标准规范，它提供了一个非专利(公开)且独立于平台的消息传递库且与语言形式无关并提供与Fortran和C的捆绑，具有很好的可移植性。但是与大多数从Fortran或C扩展而来的扩展语言类似，在编程模型级上无论是可扩展性还是异构性都有所不足。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高了编程效率的在异构可重构环境下区分软硬算粒的信息处理方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种在异构可重构环境下区分软硬算粒的信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)算粒的定义；

2)算粒的计算机描述；

3)在使用XML描述算粒时，区分所有算粒的软硬件特性进行软硬件算粒描述；

4)算粒的组合和执行。

所述的步骤1)中的算粒的定义包括：

计算，该计算为实现这个算粒的一系列计算方法；

存贮量，该存储量为参与计算的数据；

通信，该通信为计算过程中所涉及的包括输入、输出在内的所有数据传输；

计算、存贮、通信这三者之间存在可能的轮转关系；

算粒相关的并行关系。

所述的算粒相关的并行关系包括空间并行、时间并行、异构并行和重构结构并行。

所述的算粒的计算机描述为通过C++语言来描述算粒。

所述的算粒的组合包括算粒串行、算粒并行和算粒嵌套。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

在系统描述阶段，如在使用高级语言描述的时候，即区分所有算粒的软硬件特性，进行软硬件算粒的描述，使得程序无需后期进行软硬件划分，而只需通过对算粒描述的分析或是编译器编译，直接进行软硬件综合过程。

附图说明

图1为现有的软硬件划分的流程图；

图2为本发明的软硬件划分的流程图；

图3为本发明的算粒的仿UML表示示意图；

图4为本发明的算粒串行组合示意图；

图5为本发明的算粒并行组合示意图；

图6为本发明的算粒嵌套组合示意图；

图7为本发明的软件算粒描述组成元素示意图；

图8为本发明的硬件算粒描述组成元素示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例