多媒体处理器的SIMD代码生成

通用处理器的SIMD（Single Instruction Multiple Data）多媒体扩展，为提高多媒体应用的性能提供了新的体系结构支持。但目前编译技术对这类指令不能提供很好的支持。本文提出了一个新的SIMD指令生成算法，基于把编译器前端的程序分析和编译器后端的机器信息相结合的思想，采用扩展的treeparsing技术，有效识别程序中的并行操作以生成SIMD指令。基于SUIF（Stanford University Intermediate Format）编译器框架的实验表明，针对一组多媒体kernel，本文提出的算法可平均减少其非SIMD代码47％的cycles。     

嵌入式处理器寄存器分配的一种混合演化算法

通用处理器的寄存器分配一般采用图着色的方法.除非考虑特例,优化的图着色是NP完全性问题.因此,传统寄存器分配常利用图着色的启发式算法,并能对规则的RISC处理器生成质量较高的代码.但由于嵌入式处理器不规则的体系结构特征,这种传统寄存器分配方法生成的代码质量不能满足嵌入式领域的要求.本文提出了一种新的遗传算法和局部搜索相混合的元启发式方法,能较好地克服传统寄存器分配的不足.实验结果表明,这种新的算法比传统图着色寄存器分配算法减少约30%spill代码.     

全局和局部最优解对蚂蚁群优化算法性能的影响

蚂蚁群优化算法(ant colony optimization, ACO)是一种元启发式方法,其中一群相对简单的Agent(人工蚂蚁)相互合作,求解离散优化问题.对第1个蚂蚁算法(ant system)进行扩展的大量研究表明,采用精英策略可以较好地改善算法性能.探讨了全局最优解和局部最优解间的平衡与解空间搜索的intensification,exploration的关系,及其对ACO算法性能的影响.实验结果表明,合理利用全局和局部最优解,可以显著提高ACO算法的性能.     

若干编译优化技术的工程实现

嵌入式系统对功耗、实时性等的苛刻要求,使得嵌入式处理器常采用不规则体系结构特征提供硬件支持。充分发挥嵌入式处理器的功能,需要复杂的编译优化技术。介绍了MachineSUIF编译框架,给出了若干图着色寄存器分配算法在此框架下的工程实现和实验结果,说明了灵活可扩展的编译框架是快速开发复杂的嵌入式环境编译技术的重要基础。     

嵌入式操作系统规范化内核设计研究

提出了一种嵌入式操作系统的规范化内核设计方法,并基于规范设计方法建立了一个嵌入式系统模型REPMM,讨论了其结构、特征和实现过程。     

重定向编译器的研究进展和趋势

在软硬件协同设计中,常常需要改变嵌入式处理器的体系结构,并评价其对系统各种优化目标的影响,以便产生高效的目标代码。可重定向编译技术正好能满足这一需求。可重定向编译器和传统编译嚣之间的本质区别在于前者要求编译器代码尽可能重用,以便辅助体系结构设计者探索设计空间。本文综述了已有的主要可重定向编译技术,并指出了所遇到的问题和困难。     

基于目标代码大小的指令选择

在传统编译器中,指令选择往往采用动态规划的方法,其目的是优化目标代码性能（减小程序运行时间）。在嵌入式系统中,受到成本的约束,一般只有很有限的存储空间,因此要求目标代码仅可能地小。本文针对具有可变长指令的处理器,以优化代码大小为目的,采用动态规划的方法进行指令选择;相对于优化性能的目标代码,可缩小代码大小的15%
到20%。     

遗传算法和关键事件禁忌搜索相融合的ARM/Thumb处理器指令选择

面向嵌入式系统的编译器,往往需要同时考虑目标代码的性能、大小和功耗等相互冲突的目标.ARM双指令集处理器,在具备通常的32位ARM指令集基础上,还支持一个缩减的16位Thumb指令集,因而为代码优化提供了多个目标之间折衷的机会.由于同一个程序的Thumb代码比相应的ARM代码执行更多的指令,因此虽然前者常比后者占用更少的存储空间,但消耗更多的运行时间.针对这种现象,文中建议一个混合演化算法,通过把程序的不同部分有选择地编译成ARM或Thumb指令集代码,使得可灵活地权衡目标代码大小和运行时间.文中的方法基于遗传算法和关键事件禁忌搜索相融合,后者用来局部搜索.指令选择以函数为单位,从对程序动态行为的profiling分析求得程序运行时间.实验结果表明,文中的技术可有效地、灵活地权衡目标代码大小和性能,并且适用于其它的双指令集处理器.