基于多目标遗传算法的单指令集异构多核系统静态任务调度

与同构多核处理器相比,单指令集异构多核处理器能够更好的匹配程序行为的多样性,从而具有更好的性能功耗比.异构多核处理器的能效优势依赖于操作系统合理而有效的调度,追求性能与功耗的统一,是典型的多目标优化问题.提出将多目标优化遗传算法应用于寻找异构多核环境下最优的静态任务调度方案,提出表征任务相对顺序的染色体编码结构,使种群初始化时的有效个体所占比例变为100%.提出使用先序关系矩阵来确定任务的执行顺序,克服了高度值方法存在的严重不足.仿真结果表明,先序关系矩阵方法能扩大搜索范围,在种群规模足够大时,可以找到高度值方法漏掉的部分最优解.     

基于二进制插桩的ASIP处理器指令集混合仿真方法

指令集仿真器在ASIP处理器硅前软件开发中发挥着重要的作用,但使用传统仿真方法的指令集仿真器仿真速度较慢.基于二进制插桩,提出了ASIP处理器指令集混合仿真方法,以混合仿真的方式,使基础指令直接运行在宿主机上,仅对扩展指令仿真,从而降低仿真开销,提升仿真速度.实验表明,采用此方法对主流高清音视频解码软件进行仿真的平均速度达到了1058.5MIPS,是采用当前先进的动态二进制翻译仿真方法仿真器速度的34.7倍.     

适用于并行操作的C语言程序测试工具ParCT

并行计算技术的飞速发展给软件测试带来了新的要求．并行软件测试可以分为基于进程内部的控制流测试和基于进程间相互关系的时序测试．文中所介绍的并行软件的测试工具——ＰａｒＣＴ （ｐａｒａｌｌｅｌＣ－ｌａｎｇｕａｇｅ ｔｅｓｔｉｎｇｔｏｏｌｓ）主要是面向控制流的．文中介绍了ＰａｒＣＴ的运作机制及其主要功能：通过对程序的动态测试得到测试的覆盖率、列出未覆盖分支以及对各个分支的访问频度,从而帮助用户完成对测试程度的评估并为用户设计新的测试用例提供目标．在此基础上,还对并行测试工具所面临的一系列新课题,诸如进程的实时跟踪、面向控制流的测试产生（ｔｅｓｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）算法、面向多线程的测试工具、并行程序的时序测试（ｔｉｍ ｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｔｅｓｔｉｎｇ）等,进行了一定程度的探讨     

多视图编程范式及其编译支持

文中分析了目前面向对象的程序设计方法学存在的结构异常、代码重用难等问题。     

关于并行程序时序测试中测试覆盖率的研究

在软件测试中,测试覆盖率（ｃｏｖｒａｇｅ ｒａｔｉｏ）是评判程序测试完成程度的重要指标之一。然而,针对并行程序时序的测试覆盖率,目前国际上还未见比较实用的定星分析方法。文中以树型拓扑结构的广播与归并操作的分布工并行实现为例,提高了一种建立在同步序列模型基础之上并专门适合于原子事件测试方法的有关分布式并行程序时序测试的测试覆盖率的数值计算方法。由于广播与归并是两个比较有代表性的并行操作,因此文中所描     

面向共享虚拟存储系统的编译支持的通信优化技术

当前的面向消息传递的自动并行编译器由于各种原因,只能支持极有限的一类数据并行应用程序,共享虚拟存储系统ＳＶＭ和面向共享存储的编译技术的相结合有效地解决了这一问题,使得编写并行应用程序变得十分容易,而且易于移植,然而,研究表明通信是影响基于ＳＶＭ的应用程序性能的主要因素之一。在文中,针对底层ＳＶＭ的特性,提出了页面对齐、软流水等编译支持的通信优化技术,在ＳＶＭ系统ＪＩＡＪＩＡ的平台上实现了制导辅助折     

程序调试、监测与性能分析的一体化工具*

随着高性能芯片及高性能计算的应用,人们对调试器的要求不再仅局限于“正确性调试”,而是更进一步要求进行“性能调试”,即在正确性的基础上,通过对程序的细调而获得最佳性能.正确性调试和性能调试通常由独立的工具支持,这种模式已不能很好地支持高性能计算.介绍了一个为高性能SIMD芯片设计的同时具有正确性调试和性能调试功能的可视化工具.它集程序调试、行为监测和性能分析为一体,改善了高性能程序的开发周期,为高性能计算提供了强有力的支持.     

并行重构程序中过程调用的优化技术

过程间分析技术是提高编译器目标码效率的重要技术。在分布式存储的并行系统中,数据分布的好坏对应用程序的性能有重要影响。但是仅做过程内的数据对齐和分布推导难以获得良好的全局数据分布模型,而且会使过程调用的开销难以控制,因而如何处理过程调用,以及数据分布信息在过程调用点的收集与传播对生成高效率的目标码是极其重要的。文中应用过程调用实实例化技术,减小过程调用的开销,并能很好地满足数据局部性要求。