@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217219,
 author = {中川, 雅人 and 小島, 拓也 and 高瀬, 英希 and 中村, 宏 and Masato, Nakagawa and Takuya, Kojima and Hideki, Takase and Hiroshi, Nakamura},
 issue = {65},
 month = {Mar},
 note = {粗粒度再構成可能アーキテクチャ CGRA (Coarse-Grained Reconfigurable Architecture) は高い処理性能と省電力性とプログラミングの柔軟性の 3 つの要素を同時に兼ね備えたプロセッサとして近年注目を集めている．CGRA はALU ベースのPE (Processing Element) が 2 次元のアレイ状に配置されメッシュ状のネットワークを形成している．CGRA は，その構造ゆえにストリーム処理を得意としている．ストリーム処理は，DFG (Data Flow Graph) で表現でき，DFG を CGRA の PE に配置する手法として遺伝的アルゴリズムを用いたマッピング手法に GenMap がある．これは多目的最適化を行うことができるが，空間的マッピングしか行えず，1 サイクルごとに再構成を行う動的再構成をサポートしていない．そこで，本研究では動的再構成に対応させ，ソフトウェアパイプライン最適化ができるように GenMap を拡張した．評価の結果，最大で約 45% のスループット向上が得られるマッピングが得られた．},
 title = {遺伝的アルゴリズムを用いた再構成可能アーキテクチャのソフトウェアパイプライン最適化},
 year = {2022}
}