We propose a new processing paradigm, called the Expandable Split Window (ESW) paradigm, for exploiting fine-grain parallelism. This paradigm considers a window of instructions (possibly having dependencies) as a single unit, and exploits fine-grain parallelism by overlapping the execution of multiple windows. The basic idea is to connect multiple sequential processors, in a decoupled and decentralized manner, to achieve overall multiple issue. This processing paradigm shares a number of properties of the restricted dataflow machines, but was derived from the sequential von Neumann architecture. We also present an implementation of the Expandable Split Window execution model, and preliminary performance results.
我们提出了一种新的处理范例,称为可扩展拆分窗口(ESW)范例,用于利用细粒度并行性。该范例将一个指令窗口(可能具有依赖性)视为一个单元,并通过重叠多个窗口的执行来利用细粒度的并行性。基本思想是以解耦和分散的方式连接多个顺序处理器,以实现整体多重发行。该处理范例共享受限数据流机器的许多属性,但是是从顺序von Neumann体系结构派生而来的。我们还展示了可扩展拆分窗口执行模型的实现,以及初步的性能结果。 P>
机译:一种改进的物理分裂窗口算法,用于降水蒸汽检索利用水蒸气沟道观测
机译:利用地面温度的每日周期从MSG-SEVIRI分割窗口测量中检索总水蒸气柱
机译:用于FDSOI的精细谷物开发的启发式方法
机译:利用细粒度并行性的可扩展拆分窗口范例
机译:利用细粒度并发性:超卡处理器设计的分析见解
机译:利用单窗口分割窗口算法和光谱辐射率模型对埃塞俄比亚十二个Wereda地表温度响应植被指数的时间序列分析数据
机译:用于利用细粒度并行性的可扩展分裂窗口范例