随着信息化社会的不断发展,越来越多的应用以大量数据处理为主要需求,对硬件平台的算力要求越来越高,传统的处理器由于基于冯·诺伊曼结构,在并行计算领域存在天然的局限性,无法提供强大的算力,因此可重构阵列重新成为了研究的热点。现有的可重构阵列大部分都仅应用于特定领域,对多领域下的应用缺乏足够的支持,此外,现有结构大多基于动态配置模式和单一的互连粒度,在复杂多变的应用领域中存在局限性。针对以上问题,本文研究了一种面向多领域应用的多粒度可重构阵列,通过对多领域应用中普遍存在的性质进行总结,对可重构阵列在循环、分支、和访存三个方面的执行模式进行支持和优化,并且基于执行模式对可重构阵列的整体结构和PE（Process Element）微架构进行设计。为了解决当前可重构阵列对复杂控制逻辑支持较为薄弱的问题,本文设计了多粒度的PE,通过分化的细粒度单元实现逻辑控制,降低了控制开销,并使阵列具备独立完成整个计算任务的能力。为了满足多领域应用对算力的需求,本文基于静态配置模式进行设计,通过轻量级的配置存储及较低的配置切换开销,提升计算资源占比并提高处理性能,并且通过循环多发射和动态数据流技术优化静态配置的劣势。为了评估本文提出的多粒度可重构阵列,本文基于高级语言进行建模,对多领域应用下的算法进行仿真测试。实验结果表明,本文提出的阵列结构相比Cortex-A7处理器获得了平均3.73倍的性能提升,并且对于存在复杂控制逻辑的应用能够提供较好的支持。此外,本文还与同样面向多领域应用的HRe A进行比较,实验结果表明,本文提出的可重构阵列具备更高的计算能力,获得了2.17倍的提升,在计算较密集的应用中存在优势。综上,本文所做的工作为未来的可重构阵列结构的设计提供了借鉴的思路。