"可重构系统优化研究：异步可重构密码引擎设计与性能提升"

本文是浙江大学计算机科学与技术学院的一篇博士学位论文，题为"可重构计算相关技术研究"。该论文主要研究了可重构计算技术在系统体系结构方面的应用以及如何提高算法在可重构系统上的执行效率。 在摘要中，孙康指出可重构计算技术结合了通用处理器和ASl C两者的优点，既能够提供硬件的高效率又具有软件的可编程性，已经成为研究的热点。可重构系统适合处理计算密集型的大数据量任务，但在不同应用领域中设计优化的可重构结构是一个重要的问题。此外，可重构系统的设计自动化研究仍待解决，需要研究开发自动化工具来支持任务划分、算法映射和设计优化。 为了解决这些问题，本文围绕可重构系统的任务划分、算法映射、可重构系统配置空间搜索、可重构计算系统结构和可重构系统在高性能计算领域的应用等几个方面进行了创新工作。 首先，本文分析了动态可重构系统在执行任务时的开销，并提出了一种多目标优化的任务时域划分算法（MOTPA）来解决这个问题。在可重构硬件资源约束条件下，该算法将任务的数据流图划分成多个子模块，并使用加权方法考虑了节点操作执行时间和模块间数据传输时间。实验证明，该算法能够有效提高算法在动态可重构系统上的执行效率。 其次，本文设计了一个原型系统——异步可重构密码引擎（ARCEN），用以验证上述创新工作的有效性。ARCEN是一个基于可重构计算技术的密码引擎，能够在可重构硬件上实现高效的异步密码算法运算。实验证明，ARCEN在性能和功耗方面优于传统的密码引擎，证明了可重构计算技术在密码引擎领域的应用潜力。 综上所述，孙康的博士学位论文"可重构计算相关技术研究"对可重构计算技术的应用和优化具有一定的研究价值和实际意义。通过对动态可重构系统的任务划分和配置空间搜索的研究，以及设计优化的可重构计算系统结构，可重构计算系统在高性能计算领域的应用受到了显著的改善。此外，设计的原型系统ARCEN也证明了可重构计算技术在密码算法中的潜在应用。总的来说，该论文为进一步研究和应用可重构计算技术提供了重要的参考和指导。