随着半导体工艺节点的推进,芯片的研发成本越来越高,研发人员对“应用定义芯片”的需求越来越迫切。可重构芯片可以兼顾计算效率和软件可编程性,通过打通“应用定义软件”和“软件定义芯片”,实现了这一需求。可重构芯片的编译器后端负责将待加速的应用自动化地映射到多个可重构处理单元上,是可重构芯片高效运行中至关重要的一环。处理单元变多是可重构架构必然的发展趋势之一,但同时也给编译器后端设计带来了新的需求和挑战。本文主要针对一种包含1024个处理单元的大规模粗粒度可重构架构展开研究,由于其异构化的访存单元设计、更加有限的PE互连资源、多级流水线的处理单元设计等架构新特性,使得已有的编译器后端设计不再适用。本文为此设计并实现了一种新的编译器后端工具。该工具基于LLVM编译框架,可以自动化地提取出计算密集型应用的循环体部分并构建出数据流图,经过对数据流图的算子预处理、调度和映射等步骤,最后生成在目标可重构处理单元阵列上执行所需要的配置包。本文将此后端工具连同编译过程中用到的其他工具,集成为了一套完整的目标系统编译器,该编译器可以简单直接地生成目标系统中三层指令集架构的可执行文件,由此提升了编译器的易用性。为了进一步充分利用目标架构丰富的并行资源,基于其指令切换和同步代价过大的问题,本文探索并实现了两种编译器后端优化策略。针对数据流图规模较小的应用,提出一种新的基于数据流图划分的后端优化策略,该策略同时考虑了存储感知优化以及数据重划分,可以大大提高最终的应用加速比;针对数据流图规模较大的应用,提出了一种基于模拟退火的指令相似性调优算法,该算法配合指令分段切换结构,可以大幅减少指令存储开销。本文实现了典型计算密集型应用在目标架构上的自动化编译,和手动映射相比没有性能损失,编译生成的可执行文件在RTL仿真环境中作为输入激励可以运行出正确结果,并且获得了相对通用处理器平均23.2倍的应用加速比。针对两种优化策略,通过比较性能和指令相似性等仿真数据,分别得到了平均129%的性能提升,平均43.03%的指令相似性提升,以及对应平均72.32%的指令存储开销下降。