使用需求驱动的计算构建更快、更节能的计算机。查找 构建和编程处理器的替代方法。我们的研究重点是发展 需求驱动执行，处理器架构的替代执行范例 以及编程模型，其中执行从输出进行到输入，提取 和绘图——引领并行计算新时代的研究。我们分解 程序如何表示和执行的障碍 可扩展的架构。
“现有处理器已达到稳定水平。我们无法进一步提高其性能。 唯一的解决方案似乎是使用并行性。”
当前项目
项目名称：SPHINX：通过需求驱动执行将数据和指令级并行性相结合 控制流程序
调查员： 索纳·奥德
赞助商：国家科学基金会
概览：提高处理器的性能变得越来越困难 它们可以满足现有和新兴工作负载的需求。最近的重点有 一直致力于通过使用多核处理器来提高性能 图形处理单元。然而，这些处理器仍然难以编程和 不灵活地适应给定程序中可用并行性的动态变化。 尽管计算机体系结构和编程语言社区继续 创新并在更好的可编程性和更好的设计方面取得重要成果， 并行编程本质上是昂贵且容易出错的，并且是自动的 程序的并行化并不总是可行或有效的。知识分子 该项目的优点是开发了新的程序执行范例 建立关键的编译器和微架构机制，以便 可以设计可以使用现有编程语言轻松编程的处理器 同时超越现有并行计算机的性能。该项目的 更广泛的意义和重要性是广泛传播的：此类处理器的部署 将突破科学和商业各个领域的计算极限。
项目名称：基础微架构研究：依赖 ILP：相关指令的动态提升和紧急调度
研究员：索纳·奥德
赞助商：国家科学基金会
计算中的指令级并行性 (ILP) 允许不同的机器级指令 在应用程序中在微处理器中并行执行。剥削 ILP 为计算提供了显着的性能优势，但是 近年来 ILP 改善甚微。该项目提出了一种新方法，称为 “热切执行”可以显着提高 ILP。众多应用的成功 取决于它们的执行效率。提出的急切执行技术 将使移动设备上运行的应用程序和大数据应用程序受益 在数量不断增长的数据中心上运行的应用程序。启用更好的系统 各种规模的计算将进一步实现普适计算的持续普及 生命。
该项目的方法包括以下优点：(1) 直接依赖 消费者指令可以更快速地传递到功能单元执行； (2) 执行其源寄存器值自此以来没有改变过的指令 可以检测到最后一次执行，避免冗余计算； (3) 的 生产者/消费者指令对之间的依赖关系有时可以被折叠 这样它们就可以同时被调度执行； (4)消费者须知 来自多个路径的可以推测性地执行，并且它们的结果可以自然地 保留在范式中以避免分支错误预测后重新执行；和（5） 可以急切地执行关键指令以提高性能，其中包括 加载预取缓存行并预计算分支结果以避免分支 误预测延误。
研究人员
