一种基于元数据的采样模拟技术优化

摘要：

分析了目前主流采样模拟技术中定长样本的不足,提出了一种基于编译器元数据的采样模拟技术(BigLoopSP).首先利用编译器收集各种可能的周期行为的边界信息作为元数据.然后为了处理程序中大量存在的动态行为,基于编译器产生的元数据结合程序的动态行为进行周期行为的划分和采样点的选取.以此方案划分的变长候选样本能够在保证样本质量的前提下有效地减少所需特征样本的总数.因此比较于定长采样技术SimPoint,BigLoopSP在提高精确性的同时,进一步降低了模拟所需的时间(相对于SimPoint的平均加速比为2.63).

关键词：编译、模拟器、元数据、采样模拟

所属期刊栏目：31

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：Intel大学合作计划资助

在线出版日期：2009-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1986-1994