CN113467778A - 一种异构众核处理器中算法转换方法和系统 - Google Patents
一种异构众核处理器中算法转换方法和系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出一种异构众核处理器中算法转换方法和系统,其方法技术方案包括预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树;对抽象语法树进行遍历,解析C++算法定义文件,根据预定义的C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库;对抽象语法树再次进行遍历,根据语法映射规则将C++源代码算法语句映射到基于C语言的libcstl上;根据libcstl的语法规则,对C++源代码算法语句进行重构,将C++算法转换为C语言的libcstl。本发明解决了现有STL算法实现复杂、重构复杂耗时,手工编写方式效率低、成本高的问题。
Description
技术领域
本发明属于ANTLR语法解析领域,尤其涉及一种异构众核处理器中算法转换方法和系统。
背景技术
“神威*太湖之光”超级计算机使用国产SW26010异构众核处理器,如图2所示,该处理器采用主-从核架构,一个处理器包含4个核组(CGs),每个核组包含1个主核(MPE)、1个8*8从核阵列(CPE)和1个内存控制器(MC),单处理器峰值计算能力为3TFlops,访存带宽为130GB/s。其中主核编译器支持C,C++和Fortran 3种编程语言,而从核上的编译器只支持C和Fortran两种编程语言。编译器的不兼容问题,使得C++编写的科学计算程序无法在从核上直接运行,从而无法有效利用SW26010处理器强大的计算能力。
异构众核处理器内集成了大量不同类型的处理器核心,且从核编译器不支持C++,其在提供更多计算资源的同时,增加了程序设计与代码移植的难度。当前,在大数据、人工智能等领域存有大量的C++遗产代码程序,其数据结构复杂,STL标准库使用频率高,对于遗产代码在异构众核处理器上的移植,程序员一般使用手工方式编写MPI主核并行程序,并将C++热点代码段手动转换成C代码段,使用从核进行C代码段的加速优化,但STL算法实现复杂,数据重构耗时,手工编写方式效率低、成本高。
发明内容
本申请实施例提供了一种异构众核处理器中算法转换方法和系统,以至少解决现有STL算法实现复杂、重构复杂耗时,手工编写方式效率低、成本高的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种异构众核处理器中算法转换方法,包括:ANTLR解析步骤,预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树;第一语法树遍历步骤,对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库;第二语法树遍历步骤,对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上;源码重构转换步骤,根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
优选的,所述第一语法树遍历步骤进一步包括:根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定所述第二语法树遍历步骤解析范围。
优选的,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
优选的,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
优选的,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
第二方面,本申请实施例提供了一种异构众核处理器中算法转换系统,适用于上述一种异构众核处理器中算法转换方法,包括:ANTLR解析模块,预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树;第一语法树遍历模块,对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库;第二语法树遍历模块,对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上;源码重构转换模块,根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
在其中一些实施例中,所述第一语法树遍历模块进一步包括:根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定所述第二语法树遍历步骤解析范围。
在其中一些实施例中,所述第二语法树遍历模块进一步包括:将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
在其中一些实施例中,所述第二语法树遍历模块进一步包括:根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
在其中一些实施例中,所述第二语法树遍历模块进一步包括:基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
相比于相关技术,本申请实施例提供的一种异构众核处理器中算法转换方法基于开源的ANTLR4语法解析工具,将C++源代码解析为抽象语法树,抽象语法树是源代码结构的一种抽象表示,它以树的形状表示语言的语法结构。实现ANTLR4的listener接口,可以遍历整个抽象语法树,并根据目标语言的语法规则进行源代码的重构,实现STL算法源代码的语法自动识别和目标语言转换。本申请能够自动识别与转换C++STL算法为C语言,协助程序开发人员快速构建数据结构,节省了人力成本;提升了移植效率,加快了科学代码在异构众核处理器上的移植速度。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本发明的异构众核处理器中算法转换方法流程图;
图2为本发明的异构众核处理器中算法转换系统的框架图;
图3为本发明实施例提供的的一电子设备的框架图;
图4为ANTLR语法解析过程示意图;
图5为SW26010异构众核处理器架构图;
图6为算法识别规则架构图;
以上图中:
1、ANTLR解析模块;2、第一语法树遍历模块;3、第二语法树遍历模块;4、源码重构转换模块;60、总线;61、处理器;62、存储器;63、通信接口。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行描述和说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员而言,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外,还可以理解的是,虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的,然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言,在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计,制造或者生产等变更只是常规的技术手段,不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是,本申请所描述的实施例在不冲突的情况下,可以与其它实施例相结合。
除非另作定义,本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制,可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含;例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可以还包括没有列出的步骤或单元,或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
ANTLR(Another Tool for Language Recognition)是一个强大的跨语言语法解析器,可以用来读取、处理、执行和翻译结构化文本或二进制文件,被广泛用来构建语言,工具和框架。在ANTLR中,首先需要根据待解析语言的语法规则定义解析规则,形成ANTLR语法文件(.g4);其次通过调用ANTLR内置方法,生成对应的词法分析器和语法分析器。词法分析器根据词法规则将输入的字符流转换为由短语组成的标记流,得到具体语言的词法分析结果;语法分析器是将这些短语标记流进行组合,生成抽象语法树,所有的词法信息都是存储在抽象语法树的叶子结点上,可以根据具体的需求来进行相应的处理,获取最终的执行结果。其解析过程如图4所示。
C++标准模板库(Standard Template Library)是采用模板技术、实现泛型编程思想的通用软件组件库,比传统的函数库与类库具有更好的代码重用性。STL主要包括容器(Container)、迭代器(Iterator)、算法(Algorithm)等。容器是一种数据结构,算法通过迭代器对容器中的数据进行访问,形成数据结构+算法的程序结构。
libcstl是使用标准C语言编写的通用数据结构和常用算法库,其模仿了STL的接口形式,包括容器、迭代器、算法等,为C编程中的数据管理提供了方便易用的程序库。
本申请可应用于“神威*太湖之光”超级计算机使用的国产SW26010异构众核处理器,图5为SW26010异构众核处理器架构图,如图5所示,该处理器采用主-从核架构,一个处理器包含4个核组(CGs),每个核组包含1个主核(MPE)、1个8*8从核阵列(CPE)和1个内存控制器(MC),单处理器峰值计算能力为3TFlops,访存带宽为130GB/s。
本申请的技术方案是在ANTLR4语法解析的基础上,构建了一套C++STL算法自动识别并转换为C语言libcstl的框架。通过ANTLR4语法解析技术,将C++源代码解析为抽象语法树,并编程实现listener接口,遍历抽象语法树,根据C++STL的算法特征识别出STL算法调用,然后通过匹配预先建立的C++STL算法到C语言libcstl的映射规则,自动构建基于C语言libcstl的对应算法调用,实现C++STL算法调用的语法自动识别和C语言的自动转换。
以下,结合附图详细介绍本发明的实施例:
图1为本发明的异构众核处理器中算法转换方法流程图,请参见图1,本发明异构众核处理器中算法转换方法包括如下步骤:
S1:预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树。
图6为STL算法识别规则架构图,请参见图6,STL算法语句识别规则即建立一套规则,通过此规则可以识别出C++源代码中的算法语句或算法调用。STL算法识别规则包括文件识别规则和语句识别规则,文件识别规则通过算法头文件和std命名空间来确定具体的调用算法的C++源码文件。预先识别文件,可以有效的减少抽象语法树循环识别带来的性能开销。确定算法文件后,通过算法名称识别规则,识别到具体的算法调用语句,比如排序算法,质变算法等。为后面的源码语句重构做准备。
STL算法语句的映射规则,即建立从C++STL算法到C语言libcstl算法的映射。算法即函数的调用,从C++STL算法到C语言的libcstl算法存在一一映射的关系,可以很方便的建立端到端的映射关系,比如C++STL sort算法映射到C语言libcstl中是algo_sort算法。
在具体实施中,预定义C++STL算法识别库的数据结构,预定义C++STL算法的语句识别规则,预定义C++STL算法与C语言libcstl算法的匹配映射规则,基于cpp14.g4语法规则文件,使用ANTLR技术对C++源代码进行语法解析,生成抽象语法树。
在具体实施中,预定义C++STL算法识别库的数据结构,即预定义格式,包括算法识别库及算法名称、形参信息、返回值信息。
S2:对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库。
可选的,根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定第二语法树遍历步骤解析范围。
在具体实施中,编程实现listener接口,遍历抽象语法树,第一次抽象语法树遍历,解析C++STL算法定义文件,根据预定义C++STL算法识别库的数据结构,构建算法识别库,避免多文件解析带来的性能开销,根据头文件识别筛选出应用STL算法的源码文件,确定解析范围。
S3:对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上。
可选的,将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
可选的,根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
可选的,基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
在具体实施中,将构建的算法识别库,筛选源码文件等信息通过数据通道utility传输到第二次抽象语法树遍历,第二次抽象语法树解析时,根据utility已保存的源码筛选信息,快速定位到STL算法源码文件,根据预定义的STL算法语句识别规则,识别出源码文件中的算法语句,基于ANTLR技术,解析算法语句,确定算法名称,参数,返回值等信息,根据预定义的C++STL算法到C语言libcstl的语法映射规则,将源代码算法语句映射到基于C语言的libcstl上。
S4:根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
在具体实施中,根据libcstl的语法规则,对算法语句源代码进行重构,从而达到C++语言STL算法转换为C语言libcstl的目的。
需要说明的是,在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例提供了一种异构众核处理器中算法转换系统,适用于上述的一种异构众核处理器中算法转换方法。如以下所使用的,术语“单元”、“模块”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件、或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2为根据本发明的异构众核处理器中算法转换系统的框架图,请参见图2,包括:
ANTLR解析模块1:预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树。
图6为STL算法识别规则架构图,请参见图6,STL算法语句识别规则即建立一套规则,通过此规则可以识别出C++源代码中的算法语句或算法调用。STL算法识别规则包括文件识别规则和语句识别规则,文件识别规则通过算法头文件和std命名空间来确定具体的调用算法的C++源码文件。预先识别文件,可以有效的减少抽象语法树循环识别带来的性能开销。确定算法文件后,通过算法名称识别规则,识别到具体的算法调用语句,比如排序算法,质变算法等。为后面的源码语句重构做准备。
STL算法语句的映射规则,即建立从C++STL算法到C语言libcstl算法的映射。算法即函数的调用,从C++STL算法到C语言的libcstl算法存在一一映射的关系,可以很方便的建立端到端的映射关系,比如C++STL sort算法映射到C语言libcstl中是algo_sort算法。
在具体实施中,预定义C++STL算法识别库的数据结构,预定义C++STL算法的语句识别规则,预定义C++STL算法与C语言libcstl算法的匹配映射规则,基于cpp14.g4语法规则文件,使用ANTLR技术对C++源代码进行语法解析,生成抽象语法树。
在具体实施中,预定义C++STL算法识别库的数据结构,即预定义格式,包括算法识别库及算法名称、形参信息、返回值信息。
第一语法树遍历模块2:对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库。
可选的,根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定第二语法树遍历步骤解析范围。
在具体实施中,编程实现listener接口,遍历抽象语法树,第一次抽象语法树遍历,解析C++STL算法定义文件,根据预定义C++STL算法识别库的数据结构,构建算法识别库,避免多文件解析带来的性能开销,根据头文件识别筛选出应用STL算法的源码文件,确定解析范围。
第二语法树遍历模块3:对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上。
可选的,将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
可选的,根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
可选的,基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
在具体实施中,将构建的算法识别库,筛选源码文件等信息通过数据通道utility传输到第二次抽象语法树遍历,第二次抽象语法树解析时,根据utility已保存的源码筛选信息,快速定位到STL算法源码文件,根据预定义的STL算法语句识别规则,识别出源码文件中的算法语句,基于ANTLR技术,解析算法语句,确定算法名称,参数,返回值等信息,根据预定义的C++STL算法到C语言libcstl的语法映射规则,将源代码算法语句映射到基于C语言的libcstl上。
源码重构转换模块4:根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
在具体实施中,根据libcstl的语法规则,对算法语句源代码进行重构,从而达到C++语言STL算法转换为C语言libcstl的目的。
另外,结合图1描述的一种异构众核处理器中算法转换方法可以由电子设备来实现。图3为本发明实施例提供的的一电子设备的框架图。
电子设备可以包括处理器61以及存储有计算机程序指令的存储器62。
具体地,上述处理器61可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,简称为ASIC),或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中,存储器62可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器62可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive,简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus,简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器62可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器62可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器62是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中,存储器62包括只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory,简称为RAM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory,简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory,简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,简称为DRAM),其中,DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory,简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory,简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory,简称SDRAM)等。
存储器62可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件,以及处理器61所执行的可能的计算机程序指令。
处理器61通过读取并执行存储器62中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种异构众核处理器中算法转换方法。
在其中一些实施例中,电子设备还可包括通信接口63和总线60。其中,如图3所示,处理器61、存储器62、通信接口63通过总线60连接并完成相互间的通信。
通信端口63可以实现与其他部件例如:外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线60包括硬件、软件或两者,将电子设备的部件彼此耦接在一起。总线60包括但不限于以下至少之一:数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(ControlBus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制,总线60可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port,简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture,简称为EISA)总线、前端总线(FrontSide Bus,简称为FSB)、超传输(Hyper Transport,简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture,简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count,简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture,简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect,简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment,简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus,简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线60可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线,但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该电子设备可以执行本申请实施例中的一种异构众核处理器中算法转换方法。
另外,结合上述实施例中的一种异构众核处理器中算法转换方法,本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令;该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种异构众核处理器中算法转换方法。
而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ReadOnly Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种异构众核处理器中算法转换方法,其特征在于,包括:
ANTLR解析步骤,预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树;
第一语法树遍历步骤,对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库;
第二语法树遍历步骤,对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上;
源码重构转换步骤,根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
2.根据权利要求1所述的异构众核处理器中算法转换方法,其特征在于,所述第一语法树遍历步骤进一步包括:
根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定所述第二语法树遍历步骤解析范围。
3.根据权利要求2所述的异构众核处理器中算法转换方法,其特征在于,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:
将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
4.根据权利要求3所述的异构众核处理器中算法转换方法,其特征在于,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:
根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
5.根据权利要求4所述的异构众核处理器中算法转换方法,其特征在于,所述第二语法树遍历步骤进一步包括:
基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
6.一种异构众核处理器中算法转换系统,其特征在于,包括:
ANTLR解析模块,预定义异构众核处理器主核中C++算法识别库的数据结构,预定义所述C++算法转换至C语言的语句识别规则和语法映射规则,并通过ANTLR技术对所述C++源代码进行语法解析,形成抽象语法树;
第一语法树遍历模块,对所述抽象语法树进行遍历,解析所述C++算法定义文件,根据预定义的所述C++算法识别库的数据结构,构建算法识别库;
第二语法树遍历模块,对所述抽象语法树再次进行遍历,根据所述语法映射规则将所述C++源代码算法语句映射到基于所述C语言的libcstl上;
源码重构转换模块,根据所述libcstl的语法规则,对所述C++源代码算法语句进行重构,将所述C++算法转换为所述C语言的libcstl。
7.根据权利要求6所述的异构众核处理器中算法转换系统,其特征在于,所述第一语法树遍历模块进一步包括:
根据头文件识别筛选出应用STL算法的所述C++源代码文件,确定所述第二语法树遍历步骤解析范围。
8.根据权利要求7所述的异构众核处理器中算法转换系统,其特征在于,所述第二语法树遍历模块进一步包括:
将所述算法识别库和筛选出的所述C++源代码文件通过数据通道utility传输,根据所述utility已保存的所述C++源代码文件,快速定位到所述STL算法的所述C++源代码文件。
9.根据权利要求8所述的异构众核处理器中算法转换系统,其特征在于,所述第二语法树遍历模块进一步包括:
根据预定义的所述语句识别规则,识别出所述C++源代码文件中的所述算法语句。
10.根据权利要求9所述的异构众核处理器中算法转换系统,其特征在于,所述第二语法树遍历模块进一步包括:
基于所述ANTLR技术,解析所述算法语句,确定算法名称、参数、返回值信息。
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