Using Clp(fd) to Support Instruction Schedulers for Multi-issue Pipelined Architectures. Using Clp(fd) to Support Instruction Schedulers for Multi-issue Pipelined Architectures

In the conventional models of pipelined architectures, pipeline connicts are generally avoided through techniques like reservation tables. They are intended to describe the run time of instructions for which the delays between the execution stage and the fetch one is a constant depending only on the instruction. In fact actual superscalar processors don't comply this model since such delays are context dependent. The proposed approach fully supports slackness in the run time ow of execution. We advocate a model that is based on the concurrency of tasks performed by pipelines rather than the concurrent usage of resources as most current approaches do. The scheduling algorithm is based on the properties of this model. Since most of the constraints can be stated as linear equations or inequations, an implementation using CLP with nite domains is straightforward. Prototypage de r eordonnanceurs d'instructions pour machines superscalaires en clp(FD). R esum e : Dans les appproches classiques de mod elisation de machines pipelin ees, les connits sont gen eralement trait es en utilisant des techniques de tables de r eser-vation. Elles sont fond ees sur l'hypoth ese que le d elai entre la date d'ex ecution et la date d'alimentation dans le pipe est une constante qui ne d epend que de l'instruction. Ceci ne correspond pas au processus eeectif d'ex ecution dans une machine super-scalaire o u les d elais peuvent varier pour une m^ eme instruction suivant le contexte. Nous proposons un mod ele qui prend en compte une telle elasticit e. Il permet de formaliser a la fois les d ependances entre instructions d'une m^ eme s equence et les contraintes li ees a l'ex ecution eeective de celles-ci dans le processeur. Il s'appuie sur une mod elisation de la concurrence des t^ aches eeectu ees par les pipelines plut^ ot que sur celle de l'usage concurrent des ressources comme dans la plupart des approches usuelles. A ce mod ele nous associons un algorithme de r eordonnancement qui s'appuie sur les propri etes d eenies avec le mod ele d'ex ecution. Cet algorithme peut s'implanter de facon tr es directe en CLP avec domaines nis car ces derniers constituent un cadre appropri e pour traiter l' elasticit e dans le pipeline.