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数据密集型应用中的核心循环消耗了程序的大量执行时间．如何实现核心循环在粗粒度可重构体系结构（CGRA）上的有效映射仍是当前研究领域的难点．为了在CGRA上最大程度开发应用并行性，降低循环访存开销，提高硬件资源利用率，文中提出一种新颖的面向CGRA循环流水映射的数据并行优化方法．通过定义一种新的可重构计算模型TMGC。以实现对循环的多条数据流水线并行加速．为避免并行化执行带来的额外存储体冲突问题影响CGRA执行性能，为后续循环映射创造良好的数据条件，引入存储体消除策略对数据进行重组，并结合数据重用图实现数据