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面向大数据应用的异构可重构平台关键技术研究的中期报告
中期报告概述：
本报告介绍了面向大数据应用的异构可重构平台关键技术研究的中期成果。该研究旨在解决现有计算平台在处理大数据应用时面临的瓶颈问题，包括处理速度慢、能耗高等。我们设计了一种异构可重构平台，结合了CPU和FPGA等异构处理器，实现了高效的大数据处理。本报告重点介绍了以下三个方面的研究成果：
1.异构可重构平台架构设计
我们提出了一种采用FPGA加速的异构可重构平台架构，其中CPU负责处理控制和规划任务，而FPGA负责数据处理。该平台架构实现了任务切分与调度、CPU-FPGA通信、FPGA实现算法等关键技术。此外，我们针对平台的能耗问题，通过硬件优化和软件控制等手段，将能耗降到了合理水平。
2.大数据处理优化技术
我们提出了一种基于数据特性的优化技术，包括数据分块、任务调度和负载均衡等。在数据分块方面，我们根据数据的大小和类型，将数据分块存储到FPGA的BRAM中，减少了数据取值时间和能耗。在任务调度方面，我们采用动态调度的方式，根据当前任务量和资源状况，对任务进行调度和分配。在负载均衡方面，我们采用了一种基于负载情况的调度策略，保证了平台的高效运行。
3.基于FPGA的算法优化
我们针对大数据处理中常用的算法，如排序、哈希和机器学习等，进行了针对性优化。我们采用了一种基于FPGA的高速排序算法，将排序时间大大缩短；同时，我们也设计了一种能有效利用FPGA资源的哈希算法和机器学习算法。
中期报告结论：
我们的异构可重构平台在大数据处理中表现出了良好的性能和能耗效率。我们通过架构优化、数据处理和算法优化等各方面的技术手段，实现了高效、可靠的数据处理。未来，我们将继续完善算法和优化策略，提升平台的性能和应用范围，实现更广泛的大数据应用场景。