面向軟件定義芯片通用的算子恢復技術

定　價：￥79.00

作　者：	吳偉峰編著
出版社：	上海科學技術出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787547868089	出版時間：	2024-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　面對軟件和硬件在細節(jié)抽象上存在的巨大差異，為探索一條提高軟件定義芯片易用性和計算效率的有效途徑，本書提出一套通用的算子恢復技術，為高級語言程序和芯片硬件架起一座高效溝通的橋梁。本書系統(tǒng)地介紹了軟件定義芯片的概念、國內(nèi)外研究與產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、基本原理、需要研究的關鍵問題和研究平臺，深入闡述了編譯領域的多種指令選擇技術，又基于指令選擇技術、圖匹配技術、最優(yōu)化原理方法和軟件逆向思維提出面向軟件定義芯片通用的算子恢復技術，將細粒度的通用操作集合恢復成粗粒度的芯片算子操作，為增強軟件定義芯片的易用性和計算效率提供一套可行方案，并提供了相關的工程實現(xiàn)核心代碼。

作者簡介

　　吳偉峰博士，清華大學移動計算研究中心工程師。研究領域包括：編譯器、編程語言研發(fā)、多語言程序自動轉換、二進制翻譯、反編譯、高性能計算和數(shù)據(jù)庫加密應用等。目前主要致力于軟件定義芯片配套編譯系統(tǒng)的研究及開發(fā)工作。

圖書目錄

第1章軟件定義芯片 1
1.1 概述 1
1.1.1 計算架構發(fā)展歷程 1
1.1.2 軟件定義芯片簡介 3
1.2 重點研究方向 6
1.2.1 硬件架構與高效性 7
1.2.2 編程模型與靈活性 8
1.2.3 編譯框架與易用性9
參考文獻.11
第2章基于LLVM的研發(fā)平臺14
2.1 LLVM介紹14
2.1.1 經(jīng)典編譯器設計概覽 16
2.1.2 現(xiàn)有實踐17
2.1.3 LLVM中間碼18
2.1.4 LLVM三段式設計 19
2.1.5 模塊化設計附帶閃點 23
2.2 研發(fā)平臺介紹24
2.2.1 CMake構建選項24
2.2.2 循環(huán)體 DFG圖生成 25
2.3 限制27
參考文獻 27
第3章指令選擇技術 28
3.1 概述29
3.1.1 指令選擇介紹 29
3.1.2 機器指令特征 32
3.1.3 最優(yōu)指令選擇 34
3.1.4 指令選擇的早期發(fā)展 35
3.1.5 相關知識及定義 36
3.1.6 指令選擇的基礎分類 40
3.1.7 指令選擇的歸質任務劃分49
3.2 技術介紹 49
3.2.1 初級技術 49
3.2.2 模式匹配 52
3.2.3 模式選擇 68
3.3 展望83
3.3.1 待研究主題83
3.3.2 挑戰(zhàn)84
參考文獻 85
第4章通用算子恢復技術97
4.1 提高軟件定義芯片易用性的相關技術 97
4.2 算子恢復技術的引入98
4.3 軟件定義芯片通用算子恢復系統(tǒng) 99
4.3.1 軟件定義芯片抽象算子100
4.3.2 通用算子恢復系統(tǒng)的輸入 106
4.3.3 算子基本模板圖匹配 117
4.3.4 算子聚合126
4.3.5 算子選擇127
4.3.6 算子生成131
4.3.7 復雜度分析 132
4.3.8 總結 135
參考文獻135
第5章通用算子恢復系統(tǒng)實現(xiàn)136
5.1 DFG 圖數(shù)據(jù)結構 136
5.1.1 結點操作碼定義136
5.1.2 結點數(shù)據(jù)結構138
5.1.3 邊數(shù)據(jù)結構 139
5.1.4 圖數(shù)據(jù)結構 140
5.2 算子基本模板庫工程示例 140
5.2.1 DOT語言 141
5.2.2 算子基本模板工程示例142
5.3 圖匹配優(yōu)先級序列工程示例 147
5.4 算子聚合模板庫工程示例 148
5.4.1 AU算子聚合模板151
5.4.2 二級 LU算子聚合模板155
5.4.3 三級 LU算子聚合模板159
5.4.4 SU模式一算子聚合模板179
5.4.5 SU模式二算子聚合模板180
5.4.6 SU模式三算子聚合模板183
5.5 算子基本模板庫圖匹配工程示例 190
5.5.1 算子基本模板匹配總控函數(shù) 190
5.5.2 算子基本模板匹配函數(shù)191
5.5.3 結點匹配函數(shù)193
5.5.4 結點向上匹配函數(shù) 198
5.5.5 基本算子恢復函數(shù) 199
5.6 算子聚合工程示例 203
5.6.1 LU算子抽象轉換函數(shù) 204
5.6.2 算子聚合模板匹配總控函數(shù) 205
5.6.3 算子聚合模板匹配函數(shù)207
5.6.4 LU抽象算子還原函數(shù) 215
5.7 算子選擇工程示例 216
5.8 算子生成工程示例224
參考文獻238
第6章結語與展望 239
6.1 結語 239
6.2 展望239
6.2.1 軟件定義芯片的虛擬化240
6.2.2 利用機器學習進行在線訓練 241
參考文獻243
索引245