异构多机器人环境下的二进制翻译系统

文章提出一种基于软硬件协同设计的动态二进制翻译系统。该系统在硬件层通过虚拟机协处理器,实现动态二进制翻译系统执行流程中的部分关键路径,同时通过软件和硬件的紧密耦合,有效控制整个虚拟机和原系统之间的共存问题,可以用来解决异构多机器人之间,由于不同的体系结构导致的代码兼容问题。实测结果表明,这种方案比纯软件方案具有明显性能改善。     

动态二进制翻译中数据预取优化研究*

动态优化是动态二进制翻译研究中一个十分重要的课题,数据预取优化能提高现代处理器体系结构应用程序性能。基于超级块(Superblock)的动态数据预取优化采用软件插桩方式收集应用程序的load访存延迟信息并构造Superblock;然后根据延迟信息以及Superblock数据流分析得出的寄存器定值引用关系,对延迟load指令进行预取优化。通过在龙芯DigitalBridge动态二进制翻译系统上实验验证,数据预取优化可以提高翻译后SPEC2000浮点测试程序代码的平均性能3.3%,开销远小于0.5%。     

墓于MIPS架构的内存虚拟化研究

内存虚拟化是系统虚拟化中如何有效抽象、利用、隔离计算机物理内存的重要方法,决定着系统虚拟化的整体性能.传统的纯软件内存虚拟化方法会产生较大的资源开销并且兼容性差,而硬件辅助的内存虚拟化方法需要重新设计处理器硬件架构.基于MIPS架构处理器提出一种软硬件协同的内存虚拟化方法,在不增加硬件支持的情况下提高内存虚拟化性能.提出的多层虚拟地址空间模型不仅可以解决MIPS架构处理器存在的虚拟化缺陷,而且可以在已有的内存虚拟化方法上提高性能.在多层虚拟地址空间模型的基础上,提出基于地址空间标识码(address space identity,ASID)、动态划分的旁路转换缓冲(translation lookaside buffer,TLB)共享方法,降低了虚拟机切换的开销.最终,在MIPS架构的龙芯3号处理器上实现了系统虚拟机VIRT-LOONGSO)N.性能测试表明,提出的方法可以提高大多数测试程序的性能,达到二进制翻译执行性能的3～5倍,并在TLB模拟方法的基础上提高了5％～16％的性能.     

二进制翻译后端指令分级索引策略

随着硬件平台的多元化,软件兼容性问题日益突出,二进制翻译技术是解决软件兼容性问题的重要手段.鉴于二进制翻译系统大部分执行时间消耗在后端指令的查找和执行过程中,高效的指令索引策略可以减少系统的指令查找开销,提高系统的整体效率.在对二进制翻译系统后端指令局部性特征进行统计分析的基础上,设计了一种能充分挖掘现代计算机系统硬件性能的二进制翻译指令分级索引策略.该策略结合二进制翻译系统后端指令特殊的局部性特征,使用针对性的替换算法对后端指令进行缓存,降低了系统的指令查找开销.在引入了LIIS索引策略后,开源二进制翻译系统QEMU的后端指令查找时间减少了70％,整个系统执行效率提高了15％.     

动态翻译系统中的间接转移关联软件预测算法

动态翻译系统每执行一次间接转移指令均需进行一次地址转换,该过程是翻译系统性能开销的主要来源之一.无特殊硬件支持的翻译系统常采用软件预测法来降低地址转换开销,而软件预测法的预测准确率较低,制约其对翻译系统整体性能的提升.低开销关联软件预测算法(low-overhead correlated software prediction,LOCSP)可利用代码副本区分待预测指令的不同转移场景,将到达该指令的多条动态执行路径分离为多个互不重合的代码缓存副本,并为各个副本提供独立的预测链.从而在不增加动态指令数的前提下实现关联预测,显著提升软件预测的预测准确率.同时,LOCSP算法基于动态剖析的结果,仅对部分难预测的热点间接转移指令进行关联软件预测,进一步降低预测开销.实验表明,相比软件预测法,LOCSP算法可将平均预测准确率从58.9%提升至82.2%,将翻译系统的整体性能开销平均降低19.3%,最高降低41.9%,而平均静态代码数量仅增加2.4%.     

一种监测函数语义信息访存地址序列的方法

准确地获取应用程序在真实系统上运行的访存地址序列(traces)是进行内存系统调度及结构优化的基础.HMTT是自主研发的软硬件结合的内存监测分析系统,能够实时获取完整的全系统访存traces.但是得到的traces与应用程序上层事件之间存在语义鸿沟问题,比如上层函数执行流与访存traces的同步问题.针对该问题提出了一种软硬件结合获取包含函数级别语义信息访存traces的方法,软件方面通过二进制插桩的方式,直接修改内存中的进程映像,在目标函数的入口及出口各插入标记tag访存指令,进而能够被HMTT卡监测并识别.采用二进制插桩不需要程序的源代码,不需要对程序重新编译链接,而且引入的运行开销很小.实验表明采用软硬件结合的方式能够有效地获取包含函数级别语义信息的访存traces,对于SPECCPU2006中的访存密集型程序引入的性能开销只是原程序的62％,而使用Pin工具的纯软件方式获取访存traces将导致至少10.4倍的性能开销.     

元数据展开的动态二进制翻译寄存器化优化

动态二进制翻译技术可以使编译好的二进制代码无缝运行于其他架构下,目前得到越来越广泛的应用.由于在动态翻译执行的过程中缺少程序的原始语义信息而只能采用保守的策略来保证程序的正确性,从而制约到动态二进制翻译的性能.为了解决这种不足,本文提出一种基于静态编译阶段产生的对性能有影响的元数据进行动态翻译中的寄存器化优化算法,进而来提高动态翻译器的整体性能.实验数据表明优化方法对于SPECfp2000和SPECint2000测试集分别获得了15.03%和1.21%的性能提升,其中的一些测试包的加速比甚至达到了37.09%.     

跨平台系统虚拟机的二进制翻译优化

在跨平台系统虚拟机原型ARCH-BRIDGE的基础上,提出了一种基本块级的动态二进制翻译优化方法,通过两阶段翻译、基于虚拟寄存器的优化翻译及延迟机器状态提交等技术,可在不采用中间表示及确保精确异常的情况下,有效去除二进制翻译所引入的冗余。测试表明,优化后的ARCH-BRIDGE在翻译开销明显优于QEMU的同时,翻译块尺寸和翻译冗余得到了大幅降低,并且SPEC CPU2006、NBENCH及OS引导的性能均得到了显著提升。     

共享存储可重构计算机软硬件通信的优化实现

可重构硬件操作系统BORPH提供的硬件进程概念和以硬件为中心的执行模型可极大地提高可重构计算平台的易用性.BORPH-N为BORPH的扩展系统,主要的扩展是支持在共享存储可重构计算平台上的运行.BORPH-N为硬件进程提供基于共享存储、符合Unix语义的高性能进程间通信支持:共享存储和信号量.利用这两项服务,硬件进程可与系统中其他所有软件进程和硬件进程进行交互.可重构计算的重要目标是利用可重构逻辑对应用的耗时部分进行加速,所以软硬件交互机制的效率至关重要.通过类似远程调用这种简单方式来提供这两项服务,软硬件交互频繁,开销较大,性能难以满足需求.BORPH-N使用的优化策略基于独立执行的基本思路进行设计.实验结果表明,BORPH-N所需硬件开销较小,为硬件进程提供的共享存储和信号量的效率逼近硬件平台的峰值,可以满足实际应用的需求.     

利用动态二进制翻译加速应用程序行为特征分析

应用程序运行时典型行为特征分析的一种重要方法是SimPoint,但是为SimPoint生成基本块向量剖析（basic block vector profile,BBV profile）文件非常耗时.首先提出了一个利用动态二进制翻译技术生成BBVprofile的通用框架DBT-BBV,然后详细分析了几种降低开销的优化技术,最后基于DBT-BBV和提出的优化技术设计实现了一个高效的BBVProfile收集工具QPoint.利用SPEC2006测试程序集评估了所提出的优化技术和QPoint的性能和开销.与现有工具相比,QPoint有两个优势:①QPoint的性能高于现有工具,在普通PC机上最高速度为292MIPS,平均速度为109MIPS,BBV Profile收集的平均开销小于4%,在同类工具中最低;②QPoint支持众多体系结构平台,包括x86/x86₆4,ARM,POWER,SPARC,MIPS等,并且可跨指令集收集BBVProfile.结果显示,动态二进制翻译技术在应用程序行为特征分析加速方面具有非常好的效果.     

Hardware-Software Collaborative Techniques for Runtime Profiling and Phase Transition Detection

Dynamic optimization relies on runtime profile information to improve the performance of program execution. Traditional profiling techniques incur significant overhead and are not suitable for dynamic optimization. In this paper, a new profiling technique is proposed, that incorporates the strength of both software and hardware to achieve near-zero overhead profiling. The compiler passes profiling requests as a few bits of information in branch instructions to the hardware, and the processor executes profiling operations asynchronously in available free slots or on dedicated hardware. The compiler instrumentation of this technique is implemented using an Itanium research compiler. The result shows that the accurate block profiling incurs very little overhead to the user program in terms of the program scheduling cycles. For example, the average overhead is 0.6% for the SPECint95 benchmarks. The hardware support required for the new profiling is practical. The technique is extended to collect edge profiles for continuous phase transition detection. It is believed that the hardware-software collaborative scheme will enable many profile-driven dynamic optimizations for EPIC processors such as the Itanium processors.     

基于循环经济的开放动态投入产出智能决策系统

基于循环经济模式的经济系统的本质是一个开放的复杂巨系统，对此，提出一种开放的动态投入产出智能决策系统的设计方法．该方法以建立的动态投入产出反馈控制模型为核心，分别建立系统整体和各个决策单元的非线性多目标动态优化模型，再通过多级递阶智能协调器确定满意解集，使决策结果是或者近似于全局优化，并满足开放性和稳定性的要求．最后通过案例分析，表明该方法具有实际应用价值．     

网上购物系统的实现及性能优化

采用Apache＋PHP＋MySQL技术开发了一个动态电子商务网站,分析了系统的整体框架和功能组成,并在MySQL的优化和Memcache的使用方面提出了系统优化的思路。     

间接转移指令在动态二进制翻译器中的预测方法

动态二进制翻译器中间接转移指令的预测优化对其性能至关重要.在研究了动态二进制翻译器的取值信息收集框架后,给出如何在程序运行起始阶段对间接转移指令的目标地址进行取值信息收集的方法,并结合统计原理,提出对目标地址的预测应该结合取值信息进行区间估计.最后,提出了一个基于取值信息收集分析结果进行目标地址预测的优化决策函数并且通过在动态二进制翻译器"IA-32 Execution Layer"上进行实验验证了该决策函数对于间接转移指令预测的效果,并讨论了其准确性和精确度.     

Model predictive control for in situ bioremediation system

This study describes development of a dynamic predictive control system for the in situ bioremediation process. This automated control system not only balances the complex physical, chemical, and biological processes involved in the remediation process, it also minimizes overall cost of the entire remediation process. The control system is on-line, dynamic, and built based on a predictive model. It includes an optimization tool that consists of a simulation model and an optimization function. The numerical simulation model describes the fate and transport of the subsurface contaminants, while the optimization function is a constrained nonlinear function that has been implemented using genetic algorithms. The system was applied to a lab experiment, and tested with data from a real world site. The results indicated that the dynamic, simulation model-based control system can generate an appropriate control strategy and adjust control actions dynamically. This helps to improve efficiencies of the in situ bioremediation process at petroleum-contaminated groundwater systems.     

The Endocrine Control Evolutionary Algorithm: an extensible technique for optimization

This paper proposes an optimization technique inspired by the endocrine system, in particular by the intrinsic mechanism of hormonal regulation. The approach is applicable for many optimization problems, such as multimodal optimization in a static environment, multimodal optimization in a dynamic environment and multi-objective optimization. The advantage of this technique is that it is intuitive and there is no need for a supplementary mechanism to deal with dynamic environments, nor for major revisions in a multi-objective context. The Endocrine Control Evolutionary Algorithm (ECEA) is described. The ECEA is able to estimate and track the multiple optima in a dynamic environment. For multi-objective optimization problems, the issue of finding a good definition of optimality is solved naturally without using Pareto non-dominated in performance evaluation. Instead, the overall preference of the solution is used for fitness assignment. Without any adjustments, just by using a suitable fitness assignment, the ECEA algorithm performs well for the multi-objective optimization problems.     

SMA处理器中的持续优化技术

前瞻多线程结构（SMA）是在超标前瞻执行技术和多线程技术的基础上结合了二者的优点而发展起来的，首先研究了SMA模型的特点，指出了3个关键性能要素；现场负载不均衡、线程间控制前瞻失效与线程间数据前瞻失效，为了有效地开发SMA结构的潜能，引入了若干启式规则，设计了基于线程的动态轮廓采样机制，并在此基础上实现了一个持续优化框架原理，对上述优化规则的模拟表明，该优化原型能够较好地完成线程优化任务，有效地开发SMA结构的性能潜力。     

动态二进制翻译中的指令调度技术研究与实现

动态二进制翻译提供了无需重新编译源代码就能将源机器生成的可执行代码自动转换到目标机器的方法,很好地解决了代码兼容性问题.其核心思想是根据程序的动态运行信息找到反复执行的代码序列,对代码序列进行翻译和优化,并将结果多次重用.指令调度作为一种有效的编译优化手段,也适用于动态二进制翻译.在对gcc的指令调度器分析研究的基础上,结合动态二进制翻译的实时性特点,提出了适合动态二进制翻译的效率高、开销小的指令调度算法.     

工业大系统双层结构预测控制的集中优化与分散控制策略

为降低工业大系统模型预测控制(Model predictive control,MPC)在线计算复杂度,同时保证系统的全局优化性能,提出一种集中优化、分散控制的双层结构预测控制策略.在稳态目标计算层(Steady-state target calculation, SSTC),基于全局过程模型对系统进行集中优化,将优化结果作为设定值传递给动态控制层;在动态控制层,将大系统划分为若干个子系统,每个子系统分别由基于各自子过程模型的模型预测控制进行控制,为减少各子系统之间的相互干扰,在各个子系统之间添加前馈控制器对扰动进行补偿,提高系统的总体动态控制性能.该策略的优点在于能确保系统全局最优性的同时降低了在线计算量,提高了工业大系统双层结构预测控制方法的实时性.仿真实例验证该方法的有效性.     

Dynamic analysis of Java program concepts for visualization and profiling

Concept assignment identifies units of source code that are functionally related, even if this is not apparent from a syntactic point of view. Until now, the results of concept assignment have only been used for static analysis, mostly of program source code. This paper investigates the possibility of using concept information within a framework for dynamic analysis of programs. The paper presents two case studies involving a small Java program used in a previous research exercise, and a large Java virtual machine (the popular Jikes RVM system). These studies investigate two applications of dynamic concept information: visualization and profiling. The paper demonstrates two different styles of concept visualization, which show the proportion of overall time spent in each concept and the sequence of concept execution, respectively. The profiling study concerns the interaction between runtime compilation and garbage collection in Jikes RVM. For some benchmark cases, we are able to obtain a significant reduction in garbage collection time. We discuss how this phenomenon might be harnessed to optimize the scheduling of garbage collection in Jikes RVM.