La des améliorations significatives general 1, une connaissances

La
compilation traditionnelle pour les ordinateurs haute performance repose sur
une grande variété d’analyses sophistiquées et optimisations pour traduire un
programme de langage source en code machine binaire efficace pour une cible
spécifique architecture 1. Pour effectuer cette traduction, le compilateur
analyse le programme source, en appliquant une optimisation sur une forme
intermédiaire abstraite du programme. Ensuite, les optimisations dépendantes de
la machine sont réalisée dans le but de produire, espérons-le, une amélioration
significative de la performance du  programme
exécutable. Ces améliorations sont effectuées avec les attributs spécifiques de
la machine cible, ou processeur,  sur
lequel le programme aura à l’esprit. 1 Différents processeurs peuvent
différer considérablement dans les améliorations de code qui fonctionnent le
mieux pour eux. Par exemple, un programme compilé pour fonctionner de manière
optimale sur une architecture spécifique peut mal fonctionner sur une
architecture différente. Comme un résultat, au moins une partie du compilateur,
le back-end, doit être reciblée, potentiellement pour chaque processeur
différent ou classe de processeurs. 7 Bien que
les optimisations indépendantes de la
machine puissent produire des améliorations
significatives general 1, une connaissances
spécifiques à la machine, telles que connaître le nombre de registres,
l’organisation de la mémoire et le cache 
structure, ensemble d’instructions, unités fonctionnelles disponibles,
et tout autre parallélisme explicite qui peut être disponible, comme avec  Les processeurs EPIC (Explicitly Parallel
Instruction Computing), Superscalar et VLIW (Very Long Instruction Word), est
nécessaire pour obtenir des résultats significatifs sur des architectures
modernes et performantes. 1,14  Si
la loi de Moore doit continuer à être applicable en tant que prédicteur 18, des avancées significatives dans la fabrication de puces techniques
sont nécessaires. Dans les processeurs modernes, les tailles de caractéristiques ont été réduites alors que les besoins de dissipation thermique ont augmenté au point où il y a un consensus croissant
que la loi de Moore peut effectivement atteindre une barrière insurmontable
dictée par la physique cette fois 12. La nanotechnologie, est la fabrication
effectuée grâce à la manipulation des atomes et des molécules 8, est capable
de surmonter cette barrière la plus récente. Les architectures de nanocomputing,
produites en utilisant cette approche de fabrication moléculaire, fournissent
un successeur naturel  aux architectures
de microprocesseur polyvalentes actuelles 9. Les nanocomputers, bien sûr,
doivent être fonctionnellement au moins  aussi
performants que leurs prédécesseurs, rapides, peu coûteux, robustes et capables
de fonctionner à température ambiante et de exécuter un code hérité 2. Si la
loi de Moore perd vraiment son applicabilité, ou si nous réajustons simplement
notre  il est clair qu’il y a des
obstacles importants à surmonter dans la conception d’ordinateurs dans un très
proche avenir.  La nanocomputing est
discuté dans ce document dans le contexte du sujet de l’informatique
reconfigurable, qui  comprend des
matrices de portes programmables sur site (FPGA), des machines informatiques
personnalisées programmables sur place (FCCM), architectures de réseaux
cellulaires, et systèmes neuronaux synthétiques, parmi beaucoup d’autres
2,7,9. Les capacités attrayantes de ces technologies émergentes comprennent la possibilité de reconfigurer ou de
redéfinir dynamiquement la fonctionnalité de la processeur, pour
produire des fonctionnalités nanométriques (transistors, portes, circuits
logiques) qui sont à la limite de la physique conduisant à des processeurs
beaucoup plus petits, plus puissants et plus efficaces que ceux qui sont
possibles techniques de fabrication actuelles, et de générer un nouveau
processeur personnalisé aussi simplement que nous générons maintenant un
nouveau programme exécutable 2.

Dans cet
article, nous proposons un cadre de compilation qui pourrait être utilisé pour
produire un processeur basé sur une source programme de code tel que ce nouveau
processeur serait idéalement adapté à l’exécution du programme compilé. Tout
comme Les compilateurs traditionnels personnalisent le programme en fonction de
la machine, nous proposons un compilateur qui personnalise la machine

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s’adapter au programme. Notre recherche est sur le côté de la demande de
nanocomputing plutôt que le supp