基于片上多处理器应用的数组动态并行化
1. 引言
芯片多处理技术是将两个或更多处理器核心集成在一块硅片上，以提升计算性能。在片上多处理器环境中执行应用程序时，一个重要问题是为给定的目标函数（如最小化执行时间或能量延迟积）在多个约束条件下选择最合适的处理器数量。
以往的研究提出了基于整数线性规划（ILP）的解决方案，该方案基于对每个循环嵌套在所有可能处理器规模下的详尽评估。但这种方案存在三个主要缺点：
1. 对每个循环的每个替代处理器规模进行详尽评估非常耗时。
2. 所有评估都是静态进行的，无法考虑运行时特定的约束条件。
3. 它在不同的片上多处理器平台之间不具有可移植性。
本文提出了一种纯运行时策略，用于在运行时确定最佳的处理器使用数量。该策略针对每个循环嵌套，利用循环的前几次迭代来确定最佳的处理器数量，找到该数量后，用此数量执行剩余的迭代。这种方法虽然在运行时会花费一些额外的周期和能量来确定最佳处理器数量，但在执行剩余迭代时，这些开销有望得到补偿。
2. 片上多处理器与代码并行化
片上多处理器的架构中，每个处理器都配备数据和指令缓存，可独立运行，必要时可通过共享总线进行同步。还有一个全局（共享）内存，用于所有的数据通信。
本文的研究范围是数组密集型嵌入式应用，这类应用常见于图像和视频处理领域，其特点是基于循环，由一系列对大数组信号进行操作的循环嵌套组成。片上多处理器从软件角度来看，非常适合高级并行性，即可以在源级别（循环级别）使用优化编译器进行并行处理。
数组密集型嵌入式应用可以通过并行化其循环在该架构上执行，有效的并行化策略应尽量减少处理器间的数据通信和同步。并行
