[发明专利]高效能计算机中可重构部件的一种连接与管理方法无效

专利信息
申请号: 200810140473.6 申请日: 2008-07-03
公开(公告)号: CN101620588A 公开(公告)日: 2010-01-06
发明(设计)人: 郭玉东;韩文报;马晓军;董卫宇;杨鹏飞 申请(专利权)人: 中国人民解放军信息工程大学
主分类号: G06F15/80 分类号: G06F15/80
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 代理人: 白毅明
地址: 450002河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 高效能 计算机 中可重构 部件 一种 连接 管理 方法
【说明书】:

一、技术领域:

发明涉及一种高效能计算机系统中通用CPU与可重构部件(如FPGA)之间的连接方法和可重构部件的一种管理方法,适用于高效能计算机系统。

二、背景技术:

经过数十年的发展,国内外在高性能计算(HPC)研究领域已经取得了丰硕的成果,所设计超级计算机的峰值速度正在接近Pflops(千万亿次浮点运行)。然而,从HPC现状和发展趋势来看,仅通过网络规模的扩展和CPU的堆砌,已很难逾越存储墙、规模墙、高能耗、高成本、低利用率等瓶颈问题,有必要探讨新的理论、技术和方法,以实现超级计算机设计的新突破。

随着可配置器件(如Field Programmable Gate Arrays,FPGA)规模和性能的不断提高,基于FPGA的可重构超级计算正在兴起。在利用可重构部件构建的高效能计算机中,可以实现软件的硬化,即利用硬件实现核心计算算法,从而大幅度提高系统的性能,降低系统的功耗;还可以实现硬件的软化,即能够通过配置FPGA来重构计算机系统使其适应计算的需求,从而充分发挥系统的作用,加快计算的处理速度。这里可重构部件指的是可现场进行配置的、与通用CPU相连的硬组件,用于对通用CPU进行计算加速。可重构高性能计算技术结合了传统硬件和软件实现方案的优点,既具有硬件并行计算的高性能,又具有软件并行计算的灵活性,它为以低代价进行超级计算提供了一条可能的途径。

在基于可重构部件的超级计算机系统中,必然会存在许多的通用CPU(数千乃至数万个),也必然会存在许多的可重构部件(数千乃至数万个)。在利用高效能计算机处理某个具体任务之前,必须根据任务的需求对可重构部件进行适当的配置,即将可重构部件配置成专门用于完成某项处理或计算的硬件设备。对一个具体任务来说,它可能需要将可重构部件配置成同一种类型的硬件设备,也可能需要将可重构部件配置成多种类型的硬件设备。另一方面,对一个通用CPU来说,它可能不需要可重构部件、可能需要一个可重构部件、也可能需要多个可重构部件。因而,在高效能计算机系统中,需要提供一种可重构部件的配置方法,用于根据任务的需要,灵活、快速地配置可重构部件;需要提供一种通用CPU与可重构部件之间的连接方法,用于快速打开、关闭通用CPU与可重构部件之间的连接;还需要提供一种可重构部件的管理方法,用于可重构部件的分配、释放与回收,即根据任务处理的需求,将可重构部件分配给通用CPU,在通用CPU和可重构部件之间建立起专用的连接关系和从属关系。在为通用CPU分配完可重构部件之后,通用CPU即可开始任务的处理,如利用可重构部件完成特定的计算等。当然,处理完之后,通用CPU要释放可重构部件,以便对其进行重新配置和分配。在需要时,可重构部件管理系统还应能够主动回收已分配出去的可重构部件,以满足其它任务的需求。

然而,目前通用CPU与可重构部件之间的连接关系是固定的,基本无法将连接到一个通用CPU的可重构部件再分配给其它的通用CPU,即使该CPU不使用与之相连的可重构部件。说明书附图中图1、图2、图3是目前常用的三种通用CPU与可重构部件的连接方式。其中,图1为协处理方式,通用CPU与可重构部件之间的连接非常紧密,这种可重构部件只能被与之相连的通用CPU使用,不可能再将其连接到其它通用CPU之上。图2为附加处理方式,通用CPU与可重构部件之间的连接也很紧密,这种可重构部件也只能被与之相连的通用CPU使用,不可能再将其连接到其它通用CPU之上。图3为独立处理方式,可重构部件作为单独的设备通过I/O接口与通用CPU连接。虽然这是一种较为松散的连接方式,但这种可重构部件仍然难以被其它通用CPU使用,也不能再将其连接到其它的通用CPU之上,除非它有多个连接端口。

由此可见,现有的连接方式都是较为紧密的,一旦连接之后,通用CPU与可重构部件之间的连接关系很难调整,可重构部件只能被与之相连的通用CPU使用。如果通用CPU A要想使用连接在通用CPU B上的可重构部件F,它只能向CPU B发送消息,请求CPU B代替自己使用可重构部件F。这种使用方式增加了CPU B的处理负担,因为它要处理来自其它CPU的消息,替其它CPU驱动可重构部件,并要将处理结果发送给请求者CPU。这种使用方式也增加了通用CPU之间的通信负担,因为在通用CPU之间要传送处理数据和处理结果。

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