JP2016531366A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 入力コードの一部分を補助プロセッサに好適であると自動的に判定する際に、コンピューティングデバイスが前記補助プロセッサ上で実行するために前記一部分を第1のプロセッサからオフロードするための方法であって、
   有向非巡回グラフ(DAG)を含む、前記入力コードのグラフベースの中間表現を生成するステップと、
   前記生成されたグラフベースの中間表現内の各ノードまたはノードの組合せを、前記補助プロセッサに関連付けられた、既定の文法内の1つまたは複数のパターンと比較するステップであって、各パターンは、DAGパターンであり、前記補助プロセッサ上でのその実行に関連するコストまたは利益メトリックに関連付けられる、ステップと、
   各ノードまたはノードの前記組合せと、前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンとの前記比較に基づいて前記入力コードの前記グラフベースの中間表現を部分的にカバーするパターンのセットを特定するステップと、
   パターンの前記特定されたセットのパターンの他の組合せの累積効果よりも良く、前記補助プロセッサの既定のしきい値内である、累積効果を有するパターンの前記特定されたセットのパターンの組合せに関連付けられた前記入力コードのセグメントを前記第1のプロセッサから前記補助プロセッサにオフロードするステップであって、累積効果が文法パターンの前記特定されたセット内の前記パターンの前記コストおよび前記利益に基づいて判定される、ステップと
   を含む、方法。
2. 各ノードまたはノードの組合せを既定の文法内の1つまたは複数のパターンと比較するステップが、各ノードまたはノードの前記組合せをヒューリスティックテーブル内に記憶されたパターン情報と比較するステップを含む、請求項1に記載の方法。
3. 前記コンピューティングデバイスが、システムオンチップを含むデバイスである、請求項1に記載の方法。
4. 前記補助プロセッサが、デジタル信号プロセッサ(DSP)およびグラフィックス処理ユニット(GPU)のうちの1つである、請求項1に記載の方法。
5. 前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンが前記補助プロセッサに好適であると知られている、請求項1に記載の方法。
6. 最良の累積効果が、最低の累積コストおよび最高の累積利益のうちの1つである、請求項1に記載の方法。
7. 各ノードまたはノードの前記組合せと前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンとの前記比較に基づいて前記補助プロセッサに対して設定することができる前記入力コードのセグメントを示す、開発者に提示するための情報を生成するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
8. 有向非巡回グラフ(DAG)である、入力コードのグラフベースの中間表現を生成するための手段と、
   前記生成されたグラフベースの中間表現内の各ノードまたはノードの組合せを、補助プロセッサに関連付けられた、既定の文法内の1つまたは複数のパターンと比較するための手段であって、各パターンは、DAGパターンであり、前記補助プロセッサ上でのその実行に関連するコストまたは利益メトリックに関連付けられる、手段と、
   各ノードまたはノードの前記組合せと、前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンとの前記比較に基づいて前記入力コードの前記グラフベースの中間表現を完全にカバーするパターンのセットを特定するための手段と、
   パターンの前記特定されたセットのパターンの他の組合せの累積効果よりも良く、前記補助プロセッサの既定のしきい値内である、累積効果を有するパターンの前記特定されたセットのパターンの組合せに関連付けられた前記入力コードのセグメントを第1のプロセッサから前記補助プロセッサにオフロードするための手段であって、累積効果が文法パターンの前記特定されたセット内の前記パターンの前記コストおよび前記利益に基づいて判定される、手段と
   を含む、コンピューティングデバイス。
9. 各ノードまたはノードの組合せを既定の文法内の1つまたは複数のパターンと比較するための手段が、各ノードまたはノードの前記組合せをヒューリスティックテーブル内に記憶されたパターン情報と比較するための手段を含む、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
10. 前記コンピューティングデバイスがシステムオンチップを含む、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
11. 前記補助プロセッサが、デジタル信号プロセッサ(DSP)およびグラフィックス処理ユニット(GPU)のうちの1つである、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
12. 前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンが前記補助プロセッサに好適であると知られている、請求項1に記載の方法。
13. 最良の累積効果が、最低の累積コストおよび最高の累積利益のうちの1つである、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
14. 各ノードまたはノードの前記組合せと前記既定の文法内の前記1つまたは複数のパターンとの前記比較に基づいて前記補助プロセッサに対して設定することができる前記入力コードのセグメントを示す、開発者に提示するための情報を生成するための手段をさらに含む、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
15. 請求項1から7のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含む、コンピュータプログラム。