当前科学计算领域的处理部件大致可分为通用计算器件和专用计算器件。通用计算器件具有通用性强、但效能不高的特点,专用计算器件则具有灵活性差但效能高的特点。可重构计算器件的兴起成为这两种计算模式的缓冲带,不仅能够通过重构成为完成某项功能的高效专用器件,而且可以通过动态重构灵活地实现不同功能的切换。而目前通用的可重构计算,为了满足通用性、灵活性的要求,其重构粒度相对较细,这样就使得对其管理、调度、重构等代价相对较大。因此,在丰富和发展了可重构理论与技术的基础上,PRCA(Proactive Reconfigurable Computing Architecture)体系结构理念,其引入构件概念对重构粒子进行扩展。因此,从逻辑门、片内逻辑块、IP核、部件直到子系统都是多维重构的“可重构粒子”。在PRCA系统中,基于对“应用的属性、服务质量、负载变化、系统构件资源”的认知,来识别应用的需求、应用的变化,以及系统中可以利用的处理资源。依据尽可能高效、或可信安全的原则,在应用需求与计算资源间动态决策出效能最优的匹配,构建出适合于应用需求的处理结构。并且该结构随着应用的变化,如：计算进展阶段、处理负荷等的变化,而进行结构的主动变更。这样,就实现了结构适应应用的理念。PRCA体系结构具有很多优点,当然也存在相当多的挑战。基于此背景,本文主要解决其在实现过程中的几个关键问题,本文的内容也围绕着这几个问题展开,主要工作及创新点包括：1.研究了基于领域应用的特征分析方法,提出了多维度应用特征模型。对于领域内有限应用的集合,存在着最适宜的处理结构,在满足领域内应用的基础上达到效能最优。而特征是领域应用本质属性的反映,因此基于对领域应用特征的分析,可以建立最合适的计算模型,为使用和构建最合适的处理部件提供必要支撑。特征模型的方法已广泛应用于多个领域,如制造业、自然语言分析、软件设计等。本文把特征模型的方法引入到结构设计当中,建立了以特征向量、特征矩阵模型的应用特征表达形式,给出了特征相关概念的定义,研究了特征的运算方法和相关性质,并建立了从特征树建立、特征量化、特征空间建立到特征规约聚类的领域应用算法建模过程。2.研究了基于算核的应用算法实现方法,提出了算核利用率均等(EUCI)的算核求解算法。基本功能单元设计的好坏,很大程度上决定了体系结构的计算效率。因此,本文基于算法特征,把计算粒化分解为一个个相对独立的子过程,使领域应用划分为具有共性的算核,为提高硬件资源计算的复用程度,使其具有高性能和灵活性,提供了理论基础。把效能控制转化为资源利用率问题,进而表达为算核利用率问题,提出了算核利用率均等迭代算法来求解算核,达到了高效能的目的。3.研究了可重构计算模型,提出了基于元结构的计算模型。计算模型是算法设计者与体系结构之间的一个桥梁,是算法设计和分析的基础。原有的时间、空间二维计算模型受制于主频、功率等因素,即能耗因素。因此引入功耗,作为独立于空间和时间的一维约束,使结构受解算目标的应用驱动,兼顾高效计算和灵活性。并且,为了屏蔽异构处理资源的差异,将硬件结构划分为应用结构和元结构,并论述了元结构的组合和转化形式。为了实现效能计算,在时、空计算的基础上,提出了基于元结构的时空能计算模型,分析了模型的时间、空间、能耗不同维度特性。建立了异构资源的统一结构视图。4.研究了从应用到计算结构的映射方法,提出了基于模糊化效用函数的二人非零和博弈算法。对于具体计算的子任务要分配到由不同类型的处理器构成的异构计算系统中,有多种对应方法。不同的映射结果性能不同,甚至差距很大。本文从模糊化代价函数入手,以既竞争又合作的复杂关系为处理对象,采用博弈论方法,实现算法和结构的多对多映射,提供了一个能平衡任务和资源均衡收益的任务到计算结构的映射算法。实验表明,该方法针对具体应用、环境、运行状况等任务和系统资源参数,达到了平衡应用和资源的各种效益,实现了应用和系统的均衡优化目标。5.从不同测度空间研究了体系结构的评价方法,提出了多维联合评价体系。为了评价多维的计算模型,建立了多维的评价体系,研究了不同维度间评价指标的相互关系。并以多维评价体系为目标,构建了面向领域应用可重构计算的验证系统和验证平台,综合分析了测试结果,论证了面向应用特征的计算方式的正确性和高效能。