一种基于元数据的采样模拟技术优化

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liganggg1

【摘要】

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分析了目前主流采样模拟技术中定长样本的不足,提出了一种基于编译器元数据的采样模拟技术（BigLoopSP）.首先利用编译器收集各种可能的周期行为的边界信息作为元数据.然后为了处

【作者】

：

严强张为华刘力力臧斌宇朱传琪

【机构】

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复旦大学并行处理研究所

【出处】

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计算机学报

【发表日期】

：

2008年11期

【关键词】

：

编译模拟器元数据采样模拟 compiler simulator metadata sampling simulation

【基金项目】

：

本课题得到Intel大学合作计划资助.

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分析了目前主流采样模拟技术中定长样本的不足,提出了一种基于编译器元数据的采样模拟技术（BigLoopSP）.首先利用编译器收集各种可能的周期行为的边界信息作为元数据.然后为了处理程序中大量存在的动态行为,基于编译器产生的元数据结合程序的动态行为进行周期行为的划分和采样点的选取.以此方案划分的变长候选样本能够在保证样本质量的前提下有效地减少所需特征样本的总数.因此比较于定长采样技术SimPoint,BigLoopSP在提高精确性的同时,进一步降低了模拟所需的时间（相对于SimPoint的平均加速比为2.63

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