通过两个取指令部件消除流水线控制相关延迟

分支预测技术能够在一定程序上消除指令间的控制相关延迟，提高微处理器的性能，是微处理器设计的一项关键技术，一般说来，静态分支预测效率低，动态分支预测硬件复杂度高，嵌入式微处理器具有功耗低、硬件复杂度低等特点，这决定了它必须采用特殊的分支处理技术，本文提出了一种面向嵌入式微处理器的分支处理技术，利用双端口指 指令Cache,加上预期指令，在编译器的共同配合下，消除由控制相关引起的延迟，模拟结果表明，该技术具有硬件复杂度低，实现简单、控制相关消除率高等优点。     

基于简化Trace的动态隐式断言执行

分支指令与分支预测失败限制了处理器发掘指令级并行(ILP)的潜力.通过If-conversion或Predicated执行将程序中的控制相关转化为数据相关,能较好地降低分支预测开销.提出一种基于简化Trace结构的动态隐式断言执行机制(Dynamic Implicit Predication,DIP),而早期的相关研究主要集中于由编译器显式为宽发射处理器产生静态Predicated指令.无需编译器或者其他二进制工具的帮助,DIP可以在程序运行过程中识别可以进行断言变换的指令片断,完成指令转换与优化,并在以后的执行中使用优化后的指令Trace.基于SPEC2000模拟测试表明DIP可以有效避免错误的分支预测,提高并行度,单个程序的IPC平均提高10.3%,基准程序的平均加速比可达7.59%.     

推断与推测技术在现代高性能微处理器设计中的应用研究

在现代高性能微处理器设计中，推断和推测成为开发指令级并行性ILP(Instruction Level Parallelism)的两种重要技术途径．推断的目的是打破程序间固有的控制流程，将控制相关转变为数据相关，使指令级并行性识别从一个基本块扩大为一个超块．推测执行是为打破分支或访存引起的相关问题而进行的操作，进一步分为控制推测和数据推测．控制推测的目的是打破分支和其他操作间的相关性，进而由编译器在一个超块内识别并行性，减小控制相关的高度．数据推测则是消去访存相关，提高指令级并行度．该文首先对推断和推测本身进行分析，然后在此基础上进一步将推断、推测技术相结合，并应用于高性能媒体处理器的设计中．性能评价和比较结果显示，两种技术相结合将比任何一种技术都更加行之有效．     

以基本块为单位的非顺序指令预取

取指令能力的高低对微处理器的性能有很大影响。指令预取技术能够有效地降低指令Cache的访问失效率,提高微处理器的取指令能力,进而提高微处理器的性能。本文提出了一种由分支指令指导的、以基本块为单位的非顺序指令预取技术,每次预取将一个完整的基本块读入指令Cache。这种方法使用静态策略分析程序行为,实现所需的硬件复杂度低。模拟结果显示,该方法能够有效地提高指令Cache访问的命中率。     

一种精确的分支预测微处理器模型

在当今深流水宽发射的微处理器中，为实现高性能，精确的分支预测是不可缺少的关键技术．分支预测失效将浪费大量的时钟周期，无法发挥乱序执行的效能．宽发射微处理器的有效性能同时还依赖指令窗口的大小和指令预取宽度．提出了一种新的更精确的支持分支预测和分支误预测周期损失的微处理器模型．根据指令的执行带宽为指令窗口中可用指令数的平方根统计规律，给出了一个更为精确的描述微处理器取指带宽、分支预测精度、分支误预测周期损失、指令窗口大小和IPC之间关系的算法，并讨论了这些参数的综合权衡以及这些参数对程序IPC的影响．由此可以确定依赖多个微处理器参数的取指带宽阈值和微处理器中几个关键参数的选取．     

融合循环划分的张量指令生成优化

张量编译器支持将算子的张量描述和计算调度编译为目标硬件的代码。为加速张量运算，深度学习领域专用处理器被设计为包含特殊指令的专有架构，支持多核并行、多级专用内存架构和张量计算，在硬件之上还有与硬件特性紧密相关的张量指令集。在这样复杂的架构上，张量指令的使用有着许多约束与限制，并存在以下问题和挑战：首先，因计算任务划分或数据切块等循环分段引入的条件分支增加了模式匹配难度；其次，张量指令有对齐、数据布局等硬件约束。针对上述问题和挑战，提出了一种融合循环划分的张量指令生成优化算法。算法通过划分循环区间，来消除因任务划分或数据切分引入的条件分支；通过补零、等价指令替换和添加额外计算来解决指令和硬件约束；并使用模式匹配的方法生成张量指令。研究并扩展开源深度学习编译器TVM 0.7版本，实现了支持DianNao架构机器学习加速器的张量指令生成的编译器原型系统。为评测算法的有效性，在DianNao架构机器学习加速器硬件平台上，对逐元素二元张量操作算子、原地一元张量操作算子和卷积操作算子3类算子的性能和开发效率进行了测试，实验结果表明3类算子性能平均加速比为125.00%,最大加速比为194.00%,开...     

一种向分支指令后插入冗余指令的容错微结构

随着深亚微米工艺的广泛应用,瞬态故障已成为芯片失效的主要原因.文中提出了一种向分支指令后插入冗余指令的容错微结构,利用分支误预测浪费的处理带宽,降低了冗余执行导致的性能损失.实验结果表明,该技术的性能损失在6%～31%之间,平均为21%,明显低于MBI技术而和DIE技术的性能损失相当.该技术能够检测流水线上各阶段发生的瞬态故障并能恢复处理器状态,故障检测延时短,需要的硬件开销也较小,非常适合提高带有简单预测机制的嵌入式微处理器的容错能力.     

嵌入式微处理器分支预测的设计与实现

针对五级流水线嵌入式微处理器的特定应用环境,对分支预测技术进行了深入研究,提出了一种新的分支预测方案。该方案兼容带缓存设计,通过扩展指令总线,在取指段提前对分支指令跳转方向和目标地址进行预测,保存可能执行而未执行的指令和地址指针以备分支预测失效时得以恢复,减少了预测失效的代价,同时保证了指令流的正确执行。研究表明,该方案硬件开销小,预测效率高,预测失效代价低。     

高性能通用微处理器体系结构关键技术研究

X处理器是我国自主设计的基于EPIC思想的高性能通用微处理器．介绍了8级流水线和OLSM执行模型，以很少的硬件代价克服了基本EPIC模型的局限性．设计了一种多分支预测结构，支持多条分支指令的并行执行，并通过判定执行减少分支指令的数目；设计了两级cache存储器，提出DTD低功耗设计方法，并通过前瞻执行隐藏访存的延迟．最后，展望了高性能通用微处理器的发展趋势．     

一种基于JTAG的嵌入式微处理器片上可调试系统

文章提出了一种基于JTAG的嵌入式微处理器片上的可调试系统。该系统在JTAG工业标准的基础上,能够以较少的硬件开销支持指令/数据断点设置、单步执行、寄存器内容查看和设置、内存内容查看和设置、在线编程以及微处理器运行现场设置等调试功能。文章首先介绍了嵌入式微处理器可调试设计的原理,其次介绍了嵌入式微处理器的调试系统设计,最后给出调试实例分析。     

并行查询下查询执行计划的选择

查询是数据库系统的主要负载,其效率决定了数据库性能的好坏。一个查询存在多种执行计划,当前,查询优化器只能按照数据库系统的配置参数,静态地为查询选择一个较优的执行计划。并行查询间存在复杂多变的资源争用,很难通过配置参数准确反映,而且同一执行计划在不同情景下的效率并不一致。并行查询下执行计划的选择需考虑查询间的相互影响——查询交互。基于此,提出了一种在并行查询下度量查询受查询交互影响大小的标准QIs。针对并行查询下查询执行计划的选择,还提出了一种动态地为查询选择执行计划的方法TRating,该方法通过比较查询组合中按不同执行计划执行的查询受查询交互影响的大小,选择受查询交互影响较小的执行计划作为该查询的较优执行计划。实验结果表明,TRating方法为查询选择较优执行计划的准确率达61%,相比查询优化器提高了25%;而且在为查询选择次优执行计划时,其准确率也高达69%。     

BWDSP10x上地址和数据谓词执行的编译优化

传统的谓词优化技术是在冯·诺伊曼体系结构计算机上实施的,仅对数据流进行优化,并没有考虑哈佛体系结构下指令和数据分开的情况.BWDSP10x是指令和数据分开的哈佛体系结构,它支持超长指令字,不仅提供了对数据谓词执行的支持也提供了对地址谓词执行的支持.特此提出了一种在区域上对两种谓词模式优化支持的方法,在进行两种比较之前,通过判断比较操作的两个操作数类型来分别实施两种模式的谓词优化,使得对地址的比较不用传输到通用寄存器中.实验结果表明该优化方法能显著地节省CPU的时间和带宽,大大减少了分支指令,使程序性能提高了28.4%.     

顺序一致共享存储系统中的乱序执行技术——基本理论

本文首先研究了共享存储系统中的访存事件及其发生次序，从访存事件次序的角度建立了顺序一致性共享存储系统行正确性模型，然后在执行正确性模型的基础上，提出并证明了一种乱序列执行的方案，根据这个方案，只要满足一定条件，取数操作就可以越过它前面的访存操作执行而不影响系统的正确性。     

同构Hadoop环境作业执行时间计算方法

执行时间是作业调度的重要参考因素之一。通过分析Hadoop MapReduce环境作业的执行特征,提出了以map任务和reduce任务执行时间为输入,估算作业执行时间的方法。该方法在一定假设条件下,借助作业预执行来获取map任务和reduce任务的执行时间。实验结果表明,该方法估算作业执行时间的误差率小于7%。     

开发指令并行性的分支控制技术

提高指令级并行性是现代计算机追求的目标之一,控制分支则为挖掘指令级并行提出了挑战性问题。为开发指令级并行性,现代计算机采用了两种分支控制技术即投机执行技术和判定执行技术。文章就这两种技术的实现进行了系统分析,并以Ｍｅｒｃｅｄ芯片的实现为例进行了说明。     

相关路径静态分析中协同式逆向推理方法

相关路径生成,是程序动态分析中的一种重要方法.通过对目标执行路径的获取和分析来生成与其相关的近邻执行路径,在程序行为特征分析、编译优化和调试等研究方向有重要的作用.现有的方法主要通过改变路径节点序列来生成近邻的路径集合,由于缺乏关键节点的路径引导信息,导致生成大量冗余或者无效的路径集合.提出采用协同式逆向分析的近邻路径生成方法,针对目标路径的后置条件,采用逆向符号分析方法产生程序各个基本块的前置条件作为执行路径的引导信息.同时,通过调整距离因子k的取值,可以有针对性地生成与目标路径的编辑距离不超过k的近邻路径集合.实验结果表明:与现有方法相比,该方法在准确性和效率方面有明显的优势.     

Dynamic Reverse Code Generation for Backward Execution

The need for backward execution in debuggers has been raised a number of times. Backward execution helps a user naturally think backwards and, in turn, easily locate the cause of a bug. Backward execution has been implemented mostly by state-saving or checkpointing, which are inherently not scalable. In this paper, we present a method to generate reverse code, so that backtracking can be performed by executing reverse code. The novelty of our work is that we generate reverse code on-the-fly, while running a debugger, which makes it possible to apply the method even to debugging multi-threaded programs.     

Adapting system execution traces to support analysis of software system performance properties

UNITE is a method and tool that analyzes software system performance properties, e.g., end-to-end response time, throughput, and service time, via system execution traces. UNITE, however, assumes that a system execution trace contains properties (e.g., identifiable keywords, unique message instances, and enough variation among the same event types) to support performance analysis. With proper planning, it is possible to ensure that properties required to support such analysis are incorporated in the generated system execution trace. It, however, is not safe to assume this to be the case with many existing software systems.     

面向云制造的服务组合执行引擎框架研究

云制造模式下,制造资源被封装成制造服务,通常以服务组合的方式满足用户复 杂的制造需求。针对云制造服务组合执行过程中高效性、准确性和动态性等要求,提出了面向 云制造的服务组合执行引擎框架,并详细阐述了引擎运行机制。首先,通过解析云制造服务组 合描述文件,构造服务组合节点和服务组合依赖边,建立服务组合节点参数关联关系,归纳推 倒出相应的执行规则。然后,基于执行状态变更的服务组合执行算法实现了制造服务组合的动 态执行。最后,给出了面向电梯产业联盟的云制造服务组合执行引擎实例,验证了框架的可行 性和有效性。     

一种基于动态插桩的JavaScript反事实执行方法

目前,静态分析技术已被广泛用于JavaScript程序的安全性分析。但是由于JavaScript支持通过eval等方法在运行时动态生成代码,仅靠静态分析难以取得动态生成代码。一种可行的解决方法是通过动态运行目标程序取得动态生成代码,再对其进行静态分析。然而,动态运行目标程序只能覆盖有限的执行路径,会遗漏其他执行路径中的动态生成代码。针对这一问题,基于动态插桩实现了一个反事实执行方法。该方法通过修改JavaScript引擎,在其语法解析阶段动态插入反事实执行体,使条件不成立的分支路径和当前执行路径均能够得到执行。通过该插桩方式,即使嵌套调用eval等方法,也能在其动态生成代码中完成插桩。同时,还实现了一种按需undo方法,以消除反事实执行体中赋值操作带来的影响,且能够避免冗余操作。实验结果表明,实现的方法能够有效地扩大动态分析中执行路径的覆盖面。