LALP: uma linguagem para exploração do paralelismo de loops em computação reconfigurável - Menotti, Ricardo (2010)
A computação reconfigurável tem se tornado cada vez mais importante em sistemas computacionais embarcados e de alto desempenho. Ela permite níveis de desempenho próximos aos obtidos com circuitos integrados de aplicação específica (ASIC), enquanto ainda mantém flexibilidade de projeto e implementação. No entanto, para programar eficientemente os dispositivos, é necessária experiência em desenvolvimento e domínio de linguagem de descrição de hardware (HDL), tais como VHDL ou Verilog. As técnicas empregadas na compilação em alto nível (por exemplo, a partir de programas em C) ainda possuem muitos pontos em aberto a serem resolvidos antes que se possa obter resultados eficientes. Muitos esforços em se obter um mapeamento direto de algoritmos em hardware se concentram em loops, uma vez que eles representam as regiões computacionalmente mais intensivas de muitos programas. Uma técnica particularmente útil para isto é a de loop pipelining, a qual geralmente é adaptada de técnicas de software pipelining. A aplicação dessas técnicas está fortemente relacionada ao escalonamento das instruções, o que frequentemente impede o uso otimizado dos recursos presentes nos FPGAs modernos. Esta tese descreve uma abordagem alternativa para o mapeamento direto de loops descritos em uma linguagem de alto nível para FPGAs. Diferentemente de outras abordagens, esta técnica não é proveniente das técnicas de software pipelining. Nas arquiteturas obtidas o controle das operações é distribuído, tornando desnecessária uma máquina de estados finitos para controlar a ordem das operações, o que permitiu a obtenção de implementações eficientes. A especificação de um bloco de hardware é feita por meio de uma linguagem de domínio específico (LALP), especialmente concebida para suportar a aplicação das técnicas. Embora a sintaxe da linguagem lembre C, ela contém certas construções que permitem intervenções do programador para garantir ou relaxar dependências de dados, conforme necessário, e assim otimizar o desempenho do hardware gerado