I moderna trådlösa enheter är två breda klasser av datorintensiva applikationer vanliga: de med stora mängder datanivåparallalism, såsom signalbehandling som används i trådlösa basbandstillämpningar, och de som har liten datanivåparallalism, såsom kryptering. Breda en-instruction multiple-data (SIMD) processorer har blivit populära för att ge hög prestanda, men ändå strömeffektiva data motorer för applikationer med riklig data parallellism. Icke-dataparallelltillämpningarna förpassas dock till en skalär datapat på dessa datamotorer med låga prestanda, medan SIMD-resurserna lämnas inaktiva. För att påskynda båda typerna av applikationer föreslår vi designen av en mer flexibel SIMD datapath kallad SIMD-Morph. I SIMD-Morph kan kod med datalevel parallellism köras över filerna på det traditionella sättet, men filerna kan omvandlas till en feed-forward subgraph accelerator för att utföra skalära applikationer mer effektivt. De formade SIMD-körfälten utgör en accelerator som utnyttjar både parallellism på undervisningsnivå och driftkedja för att förbättra prestandan hos skalärkoden genom att utnyttja tillgängliga resurser i SIMD-körfälten. Experimentella resultat visar att prestandaeffekten är en 2,6X-förbättring för rent icke-SIMD-tillämpningar och en 1,4X-förbättring för icke-SIMD-anpassade delar av applikationer med dataparallalism.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Design, Performance Operation chaining, SIMD processing, Data-nivå parallellism, Instruktionsnivå parallellism Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga hänvisning på första sidan. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift.
SIMD-Morph Ref-arkitekturen använder övergångslägen för att utnyttja både DLP och ILP.
Mighty-morphing power-SIMD
{'venue': "CASES '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}