一种针对位操作密集应用的扩展指令自动选择方法

本文提出一种结合位操作分析和变换的扩展指令自动选择方法。该方法在数据流图中引入新的位操作中间表示结点，可精简地描述位访问操作。编译器可对程序数据流图进行选择性循环展开和位操作分析优化，并将其转换为带有直接表示位赋值操作结点的数据流图。实验结果表明，基于新的数据流图进行扩展指令选择可有效提升位操作密集型应用的性能     

一种基于人工神经网络的基本块重排方法

基于程序的控制流动信息和体系结构跳转代价模型,使用人工神经网络预测控制流边的执行概率,利用子结构分析技术开展基本块重排.程序的控制流边信息被选择作为神经网络的训练数据,这些信息包含了该边的静态特征和动态行为之间的联系.基于弹性反馈反向传播(RPROP)神经网络,在UniCore处理器上实现了采用子结构分析的基本块重排算法.评测结果表明,此算法可获得与利用剖视信息的优化算法相同的程序性能优化效果,不依赖于剖视信息的特性,可很好地扩展该基本块重排算法的应用范围.     

日光.眼病.太阳镜

日光给人类的生存带来光和热,是人类不可缺少的外环境。但也给人的眼睛带来毒害。老年性白内障、老年性黄斑变性、翳状胬肉等均与日光的长期接触有关。 —、日光中有害成分分析 日光由不同波长不同颜色组成,包括可见光和不可见光。生活中造成眼部损害的有害成分主要为紫外光、     

一种混合型值关联间接跳转预测机制

 准确的间接跳转预测对现代处理器的性能和能耗有效性都具有重要意义.本文提出了一种混合型值关联间接跳转预测机制,通过混合使用多种关联信息以降低间接跳转误预测率.该机制一方面依赖于编译器根据高层次数据流信息识别间接跳转指令所对应的初始关联数据值.另一方面,该机制针对间接跳转预测的不同场景分别设计了两类关联信息:单一数据值和值历史,并实现了一种低开销的硬件结构,该硬件结构在运行时刻根据不同应用场景动态选择最佳关联信息引导间接跳转预测.实验结果表明,相对于传统的BTB预测器和最新的VBBI预测器,本文机制能够有效降低误预测率,提高程序性能并降低系统能耗.     

基于优化回溯模型的无重叠模调度算法

软件流水技术通过重组循环体来挖掘指令级并行性,模调度是一类广泛使用的软件流水调度算法.传统模调度算法通常会产生变量活跃域重叠和寄存器压力增大问题,无法适用于嵌入式处理器.本文面向嵌入式处理器特性,建立了一种优化回溯模型,并基于该回溯模型提出了一种面向嵌入式处理器的无重叠模调度算法(NOn-Over-lapped Iterative Modulo Scheduling,简称NOOI).NOOI算法使用循环相关反依赖消除变量活跃域重叠,并使用依赖约束和资源约束回溯模型消解节点冲突,从而提高了模调度的有效性.实验结果表明,NOOI模调度算法能够有效改进模调度成功率和循环启动间距,并提高程序性能.     

一种基于子结构分析的基本块重排算法

基本块重排是一类通过重新排布基本块在存储中的位置,以减少转移开销和指令cache失效率的编译优化技术.介绍了一种基于子结构分析的基本块重排算法.该算法通过统计剖视信息中控制流图的边执行频率,基于处理器转移预测策略构建转移开销模型和基本块排布收益模型.算法采用局部子结构优化的策略,改善基本块在存储中的排列顺序,从而减少转移开销,并提高指令cache的使用率,改善程序的总体性能.在UniCore处理器平台上进行了实验.实验结果表明,与其他基本块重排算法相比,该基本块重排算法在更大程度上减少转移开销和指令cache失效率的同时,其时间复杂度保持为O(n×logn).