[发明专利]一种基于算法特征的SIMT系统

说明书

本发明提供了一种基于算法特征的SIMT系统，该系统包括SIMT硬件结构约束模块(1)、算法多线程任务分解模块(2)、单线程任务树的生成模块(3)、任务变量特征提取模块(4)、任务控制特征提取模块(5)、变量的存储映射模块(6)和高效算法实现模块(7)。该系统为复杂算法在SIMT结构上的程序设计提供了有效的解决方案，该系统能够快速、高效的指导算法设计，保证算法实现在SIMT结构上执行的高性能和高可靠性。

技术领域

本发明属于计算机应用领域，涉及一种基于算法特征的SIMT系统。

背景技术

随着视频图像处理、大数据、人工智能、云计算等应用需求的增长，数据量级无限增加，越来越多的处理器采用了SIMT结构，如何设计软件，将以上应用中涉及的复杂算法正确、高效、稳定的运行在SIMT结构上，成为这些热门应用可实施化的关键因素，但是，已公开资料中，尚未发现有关基于算法特征的SIMT系统。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种基于算法特征的SIMT系统，面对图像处理、大数据、人工智能、云计算等应用需求中的复杂算法，能够快速、高效的指导算法设计，保证算法实现在SIMT结构上执行的高性能和高可靠性。

技术方案：本发明提供了一种基于算法特征的SIMT系统，该系统包括SIMT硬件结构约束模块(1)、算法多线程任务分解模块(2)、单线程任务树的生成模块(3)、任务变量特征提取模块(4)、任务控制特征提取模块(5)、变量的存储映射模块(6)和高效算法实现模块(7)。

进一步的，所述SIMT硬件结构约束模块(1)根据SIMT硬件结构本身，对软件设计提出一系列约束条件，所述约束条件包括可支持的数据类型，基本操作库，存储模型，线程数量和指令集；

所述数据类型：如果复杂算法中的数据类型SIMT硬件结构不支持，则必须进行类型转换，否则无法在该结构上运行，对于有些无法转换的类型，如双精度浮点型，如果硬件本身不支持，则无法在该结构上运行；

所述基本操作库用于限制SIMT支持的操作；如加减乘除、移位、循环控制、超越函数等，超出基本库支持的操作则无法支持；

所述存储模型用于对数据的存储映射产生影响；

所述线程数量用于限制单次可处理的最大任务量；

所述指令集影响指令的选取及优化。

进一步的，所述算法多线程任务分解模块(2)，基于SIMT硬件结构约束模块(1)中的线程数量，将输入的复杂算法任务进行分解，构造多线程任务，多个线程并行执行，处理多个数据任务，多个线程共用一套指令程序，任务分解完成后，输出到(3)单线程任务的生成模块。

进一步的，所述单线程任务树的生成模块(3)，用于接收(2)多线程任务分解模块输出的多个线程，针对单一线程，结合SIMT硬件结构约束模块(1)中的可支持的数据类型，基本操作库，构造数据流图，生成变量树，为变量特征提取模块(4)和控制特征提取模块(5)提供依据。

进一步的，所述任务变量特征提取模块(4)，基于SIMT硬件结构约束模块(1)中的可支持的数据类型，基本操作库，存储模型，对变量类型、变量关联性及变量的生命周期进行重点分析；

所述变量类型是指确定变量包括浮点、定点、向量和整型中的一种或多种；

所述变量关联性是指变量和变量之间的关联；

所述变量的生命周期是指变量在整个任务执行过程中的有效期。

进一步的，所述任务控制特征提取模块(5)，基于SIMT硬件结构约束模块(1)中的基本操作库和存储模型，根据单线程变量树生成模块(3)所得的变量树，确定当前任务的流程控制结构、公共操作以及输入和输出变量；

所述流程控制结构包括顺序结构、分支结构和循环结构；