指令调度中推断和推测技术的研究

编译器提高程序并行性的主要障碍是：频繁的控制转移和模棱两可的内存访问。推断和推测是vliw处理器体系结构的新特点，为了消除分支或访存对指令级并行性识别的影响。指令调度是编译器挖掘程序指令级并行性的关键技术之一，本文论述了如何在指令调度中有效地利用推断和推测技术，提高程序的性能。     

支持有向有环图的微调度方法

指令调度是编译器中的重要优化阶段．如何充分利用处理器结构相关的资源,发掘程序并行性,以提高编译优化性能和增强代码可适应性,一直是指令调度的研究难点之一．目前微调度已经取得了一定的效果,但对软件流水产生的有向有环图则未能提供支持．在ORC中提出并实现了一种基于IA-64体系结构的支持有向有环图的微调度方法,有效地减少了程序执行周期和流水线停顿,取得了较为满意的编译优化性能．     

魂芯分簇VLIW DSP上指令调度的优化

魂芯DSP处理器是一款32 bit静态超标量、分簇结构的、支持SIMD的VLIW处理器。魂芯DSP芯片有4个执行簇和3个内存块,但簇间数据传输和寻址会占用总线带宽。魂芯DSP上每个簇中有大量的计算部件,但是现有的编译器框架中指令调度算法是针对非分簇结构的,无法充分利用魂芯DSP的分簇结构特点,产生出高效的指令级并行代码。根据魂芯处理器架构分簇的特点,提出了在魂芯DSP上进行指令分簇和指令调度的启发式算法,并且在开源Open64编译器框架上进行了实现。实验结果表明,该算法在魂芯DSP编译器上的实现可以显著提高一些在DSP上有着计算密集型程序的性能。     

协作式全局指令调度与寄存器分配

指令级并行是现代高性能代理器的重要特征,对于发挥这类处理器所具有的并行处理能力来说,编译器有至关重要的影响。文中讨论指令级并行编译中的核心问题－全局指令调度与 器分配,并以作者为一种新型的显式并行体系结构微处理器的编译系统为背景,介绍了此类编译器后端设计中面临的指令调度与寄存器分配的时序问题,以及为解决这一问题而提出了的一种协作式全局指令调度与寄存器分配方法。     

支持 AltiVec技术的多媒体协处理单元的研究 *

通过对嵌入式处理器进行多媒体处理能力的扩展可增强其对多媒体数据的处理能力。以 32 bit龙腾嵌入式处理器为基础 ,研究 AltiVec技术以及超标量技术 ,设计了该处理器中支持 AltiVec技术的多媒体协处理单元。该单元采用五级流水线 ,将指令动态调度技术分配到不同的流水线中 ,在提高处理性能的同时保证了设计频率。通过多媒体基准程序测试 ,该单元的指令 IPC为 1. 2, SMIC0. 18μm工艺库下 ,频率为 350 MHz,该协处理单元提高了龙腾处理器的性能。     

基于谓词代码的编译优化技术研究

程序中大量分支指令的存在,严重制约了体系结构和编译器开发并行性的能力。有效发掘指令级并行性的一个主要挑战是要克服分支指令带来的限制。利用谓词执行可有效地删除分支,将分支指令转换为谓词代码,从而扩大了指令调度的范围并且删除了分支误测带来的性能损失。阐述了基于谓词代码的指令调度、软件流水、寄存器分配、指令归并等编译优化技术。设计并实现了一个基于谓词代码的指令调度算法。实验表明,对谓词代码进行编译优化,能有效提高指令并行度,缩短代码执行时间,提高程序性能。     

乱序执行机器上的load指令调度

随着处理器和存储器速度差距的不断拉大，访存指令尤其是频繁cache miss的指令成为影响性能的重要瓶颈。编译器由于无法得知访存指令动态执行的拍数，一般假定这些指令的延迟为cache命中或者cache miss的延迟，所以并不准确。我们引入cache profiling技术来收集访存指令运行时的cache miss或者命中的信息，利用这些信息来计算访存的延迟。乱序机器上硬件的指令调度对于发射窗口内的指令能进行很好的动态调度，编译器则对更长的范围内的指令调度更有优势。在reorder buffer中cache miss一旦发生，容易引起reorder buffer满，导致流水线阻塞。调度容易cache miss的指令。使其并行执行，从而隐藏cache miss的长延迟，就可以提高程序性能。因此，我们针对load指令，一方面修改频繁miss的指令的延迟，一方面修改调度策略，提高存储级并行度。实验证明，我们的调度对于bzip2有高达4．8％的提升，art有4％的提升，整体平均提高1．5％。     

一种面向VLIW芯片的线性指令调度算法

VLIW是DSP芯片上使用最多的一种技术,要发挥DSP芯片的性能优势,需要编译器的支持.目前关于VLLW技术的研究主要集中在如何形成更长的基本块,以及基本块之间的代码优化算法上,对于如何选择指令从而形成一个超长指令字的算法,却没有仔细地描述和实现,但这是在编译器的指令调度模块中需要具体考虑的问题,具有工程实践意义.本文通过改进编译器的lisf算法实现了支持VLIW技术的指令调度优化算法,改进的算法可以充分利用芯片的VLIW结构的优势,加速程序运行,具有较好性能.     

魂芯DSP上复数类型的支持和优化

魂芯DSP是一款采用VLIW和SIMD架构的针对高性能计算领域而设计的32bit静态标量数字信号处理器.为了满足数字高性能计算的性能要求,魂芯DSP提供了丰富的复数指令,而编译器不能直接利用这些复数指令来提升编译性能.因此针对魂芯DSP芯片提供了大量的复数类操作指令的特点,在传统开源编译器Open64的编译框架基础上进行研究,实现了复数作为编译器基础类型和复数运算操作的支持.同时,通过识别特定的复数类操作的模式利用魂芯DSP上的复数类指令对程序编译优化.实验结果表明,该实现方案在魂芯DSP编译器上对复数程序优化后能够取得平均5.28的加速比.     

面向VLIW DSP结构的编译器的设计与实现

VLIW编译器实现指令并行性挖掘、相关性检查、指令调度等职能,对VLIW处理器的性能影响较大.本文基于一款VLIW DSP芯片,利用可重定位编译器IMPACT的前端和代码生成器模板,设计和实现了高性能的VLIW编译器.利用伪数据类型和Intrinsic函数结合,在编译器中构建了对SIMD功能的支持.实验结果显示,对比基于GCC版本的编译器,该编译器生成的指令数平均下降42%,并行包数下降30%.     

Product-based and resource-based heterarchical approaches for dynamic FMS scheduling

Two fundamental approaches can be adopted for heterarchical scheduling of flexible manufacturing systems: resource-based scheduling or product-based scheduling. The first part of this paper defines the basic concepts of these two methods (modeling, structure design methodology, communication protocols). The second describes the specific advantages and drawbacks of these two approaches using the results provided to illustrate the discussion. The final section considers a real implementation of the product-based heterarchical philosophy.     

一个基于全局竞标机制的网格调度系统

通过对性能驱动型网格调度系统的分析,指出了其不足之处,继而提出并实现了全局调度和本地调度相结合的基于全局竞标机制的网格调度系统.实验证明,该系统能够在用户指定的时间约束内完成作业,并获得较优的执行代价,降低作业的运行成本.     

On Task Scheduling Accuracy: Evaluation Methodology and Results

Many heuristics based on the directed acyclic graph (DAG) have been proposed for the static scheduling problem. Most of these algorithms apply a simple model of the target system that assumes fully connected processors, a dedicated communication sub-system and no contention for the communication resources. Only a few algorithms consider the network topology and the contention for the communication resources. This article evaluates the accuracy of task scheduling algorithms and thus the appropriateness of the applied models. An evaluation methodology is proposed and applied to a representative set of scheduling algorithms. The obtained results show a significant inaccuracy of the produced schedules. Analyzing these results is important for the development of more appropriate models and more accurate scheduling algorithms.     

在构件化嵌入式操作系统中应用抢占阈值调度

现有基于构件的嵌入式实时软件开发过程着重于从结构的角度分解系统成若干构件,以及重用构件。实践证明,该开发过程还应从运行角度将构件映射成任务,并选择适当的实时调度算法。为此,根据目前的工程实践提出一种实时构件模型,包含将构件映射成任务的方式。描述了当前构件化嵌入式操作系统可以使用的4种调度算法,并比较这些算法的性能特点。提出抢占阈值(preemptionthreshold)调度模型更适合构件化嵌入式实时系统,仿真实验的结果证明了该结论。比较结果和结论对构件化嵌入式实时系统的设计和开发有一定的参考价值。     

A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems

In most real-world environments, scheduling is an ongoing reactive process where the presence of a variety of unexpected disruptions is usually inevitable, and continually forces reconsideration and revision of pre-established schedules. Many of the approaches developed to solve the problem of static scheduling are often impractical in real-world environments, and the near-optimal schedules with respect to the estimated data may become obsolete when they are released to the shop floor. This paper outlines the limitations of the static approaches to scheduling in the presence of real-time information and presents a number of issues that have come up in recent years on dynamic scheduling. The paper defines the problem of dynamic scheduling and provides a review of the state-of-the-art of currently developing research on dynamic scheduling. The principles of several dynamic scheduling techniques, namely, heuristics, meta-heuristics, multi-agent systems, and other artificial intelligence techniques are described in detail, followed by a discussion and comparison of their potential.     

实时系统调度算法综述

在多道程序环境下,主存中有多个进程,其数目往往多于处理机数目。操作系统通过处理机调度程序,按照某种调度算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。处理机是重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能（吞吐量、响应时间）,很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而操作系统的调度算法是非常重要的。通过研究基本的操作系统作业（进程）调度算法,详尽分析和对比这些调度算法的优势和劣势。最后对新兴的实时系统研究现状进行介绍和展望,为以后实时系统调度算法研究提供了有效的参考价值。     

基于强化学习的智能车间调度策略研究综述

智能制造是我国制造业发展的必然趋势,而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用,为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度;强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先,从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状;其次,对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论;最后,根据研究现状和当前工业数字化转型需求,对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。     

Data-Dependency Graph Transformations for Instruction Scheduling

This paper presents a set of efficient graph transformations for local instruction scheduling. These transformations to the data-dependency graph prune redundant and inferior schedules from the solution space of the problem. Optimally scheduling the transformed problems using an enumerative scheduler is faster and the number of problems solved to optimality within a bounded time is increased. Furthermore, heuristic scheduling of the transformed problems often yields improved schedules for hard problems. The basic node-based transformation runs in O(ne) time, where n is the number of nodes and e is the number of edges in the graph. A generalized subgraph-based transformation runs in O(n² e) time. The transformations are implemented within the Gnu Compiler Collection (GCC) and are evaluated experimentally using the SPEC CPU2000 floating-point benchmarks targeted to various processor models. The results show that the transformations are fast and improve the results of both heuristic and optimal scheduling.     

视频点播系统中Batching调度方案的一种改进实现

节目调度是视频点播系统设计与实现的一个重要问题。本文首先对视频点播系统中的节目调度方案作了探讨，然后提出一种Batching调度方案的改进实现方法。理论与实验证明，该方法可以有效地提高视频点播系统的服务水平。     

磁带库系统的随机I/O调度算法

由于磁带库随机存取的性能很差,需要研究有效的随机I/O调度策略和算法以改善其在线存取的效率.对已有调度算法进行了分类、提炼和总结,利用仿真实验对静态调度、动态调度和基于复制的调度算法进行了深入研究,讨论了影响各种算法有效性的因素.针对已有算法在较重的负载条件下使系统性能急剧恶化的问题,还提出并研究了一种基于效益-代价均衡的调度算法.该算法引入效益-代价加权的概念,通过调节不同负载下的效益-代价加权比,极大地改善了已有算法在重负载下的有效性.该项研究为设计海量存储系统中的自适应调度算法提供了重要依据.