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星载嵌入式系统要求更小的功耗和必备的在空间辐射环境中运行的高可靠性,控制流检测技术是防止由于单粒子翻转事件而造成程序错误运行的有效手段之一。为了在低功耗模式下保证错误检测概率,提出一种基于控制流检测的低功耗基本块划分方法,此基本块划分方法在编译后期完成,不影响编译调度效果。采用GCC、SDCC两款编译器,将三种具有代表性的控制流检测算法注入到典型的程序集中进行测试。实验证明,此种基本块划分方法在保证错误检测概率的条件下,降低了程序运行功耗。 相似文献
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跟踪缓存(Trace Cache)是着力解决取指令的带宽的一种颇具潜力的技术.SimpleScalar模拟器是使用软件手段模拟和研究CPU体系结构的重要手段.本文在介绍CPU模拟器和Trace Cache技术的基础上,提出了一种改进的基于基本块构造的Trace Cache,并在SimpleScalar模拟器中实现,并且给出了在这个平台上的试验结果. 相似文献
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《计算机学报》2014,(11)
空间辐射环境中,大量的宇宙射线经常导致星载计算机出现瞬时故障,这些故障的主要影响之一是引发程序控制流错误.文中提出了一种软件实现的控制流检测方法CFCAF.CFCAF基于插入虚拟基本块后的控制流图对基本块分类,并为基本块设计格式化标签,然后在基本块内插装标签更新、比较指令,实现对基本块之间、基本块内和过程间调用的控制流检测.CFCAF的特点是可以根据可靠性和性能的需求进行灵活配置.对CFCAF及目前有代表性的两个同类算法进行的故障注入实验结果表明,CFCAF算法以平均41.7%的性能代价和平均34%的空间代价,使程序的平均失效率降到了5.2%,在3个同类算法中,CFCAF算法具有较低的时空开销和最高的可靠性. 相似文献
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面向通用计算机系统的指令预取技术无法满足实时系统的应用需求,其中一个重要原因是:无效预取引起的指令Cache内容污染使得实时任务WCET评估值不够精确,导致系统可调度性下降,严重影响系统效率.以简化实时任务WCET分析、降低任务WCET评估值为目标,提出一种基于程序基本块的指令预取方法.该方法以基本块为粒度执行指令预取,避免了传统指令预取技术引入的无效预取;通过简化最坏情况下的指令访问命中/缺失情况判定,简化任务WCET分析过程并优化WCET评估值.实时基准测试程序评估结果表明:与常规无预取方法相比,该预取方法可使实时任务WCET评估值降低约20%,平均执行情况下的指令Cache访问性能提升约10%. 相似文献
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直线特征蕴含图像中重要的几何信息,进行精确直线检测至关重要.针对场景复杂、纹理重复对象的直线检测中存在断线多、误检测率高的问题,提出一种基于基本块分组与渐进式融合的特征直线检测方法(BPC GF).该方法首先采用改进的自适应Canny边缘检测算法检测图像边缘点的属性;其次从边缘像素点中确定瞄点,引入基本块概念,结合贪心... 相似文献
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分析一般函数在反汇编后的结构特征,提出一种基于基本块划分的函数识别技术,将其用于库函数快速识别的设计中。针对库函数识别中的重定位及级联识别等问题,给出解决方案,阐述建立、读取库函数特征数据库的实现方法以及库函数识别算法。实验结果证实,该技术可以准确地识别库函数。 相似文献
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控制流检测是抵御单粒子事件的有效手段之一.目前的主流方法是采用嵌入式签名技术, 但是该技术引入的检测指令过多, 导致程序效率低下. 本文使用基本块规约的技术, 在原基本块的基础上, 选择合适的约束量重新划分基本块, 减少引入的检测指令. 与8个常见算法的性能比较表明, 该方法在软错误检测覆盖率基本不变的前提下,能有效提高目标程序效率. 相似文献
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结构连接作为XML查询的重要部分,对查询性能来说起着非常重要的作用.目前有几种结构连接算法已经被提出,例如Stack-Tree、XR-tree.这些算法主要集中在节点之间关系的确定上.与之不同,作者从分片的角度去解决结构连接问题,首先把节点间的关系引申到分片之间的关系,从而得出各分片之间的一些性质,再利用分片间的性质来提高结构连接操作的性能.文中提出了一种基于分片的结构连接算法和两种优化方法,实验表明该算法在性能上要优于Stack-Tree算法和XR-tree算法.设计了一个简单而又高效的索引结构来存储分片结果,实验结果表明该索引结构的维护代价要小于XR-tree的维护代价. 相似文献
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代码重排技术是提高指令Cache命中率、提升程序性能的一种重要优化方法。文章介绍了代码重排的几种主要技术,并从排序粒度、实现时机、冲突考虑、算法代价等方面对代码重排技术进行了深入的分析与比较。 相似文献
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基于改进自构形学习算法的RBF网络结构优化 总被引:2,自引:0,他引:2
RBF网络中的隐层神经元的数目直接影响着整个网络的性能和效率,因而对RBF网络的结构优化是一个非常必要的环节。本文先采用分步式训练构造初始RBF网络,然后利用改进的神经网络自构形学习算法对所构造的RBF网络的隐层进行优化,最后通过实验结果的分析与对比,验证改进的神经网络自构形学习算法对RBF网络优化的有效性。 相似文献
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目前。因特网端到端行为的研究多集中在包延迟、包丢失等测量指标的研究上,对包乱序行为却没有深入的研究。也缺乏能精确、全面反映包乱序程度的评价指标。本文针对包乱序行为,提出了一种基于概率密度函数的评价指标--包乱序密度函数。该指标能精确、直观地量化包乱序的程度。最后。本文通过在中国教育和科研网选取的链路进行实际测量分析,使用该指标对所测链路的包乱序行为进行了评价。并初步总结了包乱序的行为特征。 相似文献