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1.
软件流水中隐藏存储延迟的方法   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
刘利  李文龙  陈彧  李胜梅  汤志忠 《软件学报》2005,16(10):1833-1841
软件流水是一种重要的指令调度技术,它通过同时执行来自不同循环体的指令来加快循环的执行速度.随着处理机运行速度的逐渐提高,存储访问延迟成为性能提高的瓶颈.为了减轻存储系统影响,软件流水结合了一些存储优化技术,通过隐藏存储延迟来提高性能.提出了一种延迟可预测的模调度算法(foresighted latencymodulo scheduling,简称FLMS),它根据循环的特点来确定load指令延迟.实验结果表明,FLMS算法减少了阻塞时间,提高了程序性能.  相似文献
2.
避免模调度中cache代价的优化方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘利  李文龙  郭振宇  李胜梅  汤志忠 《软件学报》2005,16(10):1842-1852
软件流水能够加快循环的执行速度.模调度是一种被广泛采用的软件流水的启发式.为了改善存储系统,cache使用了分级机制,但这也带来了额外的存储延迟-cache代价.证明了模调度可能导致cache代价,并提出了一种可以避免模调度的cache代价的PCPMS(prevent cache penalty in modulo scheduling)算法.实验结果表明,PCPMS能够避免模调度中的cache代价,提高程序性能.  相似文献
3.
性能敏感度反映了应用程序性能相对于性能影响因素的变化率,对性能敏感度的量化分析可为体系结构设计和程序性能优化提供有意义的参考和指导.提出了一种分析程序性能敏感度的非线性回归模型(PS-NLRM),能够量化不同应用程序的性能敏感度.通过主成分分析消除了影响性能的性能事件之间的相关性,通过曲线拟合引入非线性项,建立了程序性能CPI和性能事件之间的非线性回归方程.模型应用在SPEC CPU2006整型程序之上,通过了t检验和F检验,达到90%以上的拟合度.基于非线性回归方程相对于性能事件的偏导数,得到不同应用程序的性能对性能事件的敏感度.利用性能敏感度对SPEC CPU2006整型程序性能进行预测的平均相对误差约为4.5%,比传统线性回归模型预测误差下降50%.  相似文献
4.
主成分线性回归模型分析应用程序性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的.  相似文献
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