【摘要】：在處理器設(shè)計(jì)和性能評估過程中,測試集常被用來代替真實(shí)應(yīng)用,探索微架構(gòu)設(shè)計(jì)及測試處理器整體性能。從真實(shí)應(yīng)用中提煉負(fù)載特征并根據(jù)特征生成測試集的方法,叫做測試集合成。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)合成方法中所需的模板程序,分為單類負(fù)載特征微模板和多類負(fù)載特征宏模板,并通過SOM+K-means算法去除冗余形成精簡的模板庫,提高了基于模板的測試集合成的精度和速度。本文設(shè)計(jì)的具有單類負(fù)載特征的微模板,實(shí)現(xiàn)了指令混合比、寄存器依賴距離、關(guān)鍵路徑長度、數(shù)據(jù)空間和時(shí)間局部性、指令空間和時(shí)間局部性、分支指令跳轉(zhuǎn)變化率和串行指令分布,7大類微架構(gòu)無關(guān)特征,共220維度。詳細(xì)介紹了微模板的生成方法以及如何減少特征之間的耦合,并在仿真平臺增加統(tǒng)計(jì)插件,提取模板程序的微架構(gòu)無關(guān)特征,驗(yàn)證方法的可行性。然而僅用微模板合成的基準(zhǔn)測試程序與原始負(fù)載程序之間的誤差較大。為了提高精度和速度,利用特征之間客觀存在的耦合,本文又實(shí)現(xiàn)了包含多類負(fù)載特征的宏模板的生成方法,包括寄存器依賴距離和關(guān)鍵路徑長度宏模板、數(shù)據(jù)局部性宏模板、指令局部性和分支指令跳轉(zhuǎn)變化率宏模板。此外,將微模板和宏模板放在一起形成模板庫,并通過SOM+K-means算法縮減模板庫的規(guī)模,進(jìn)一步提高測試集合成的精度和速度。本文在仿真平臺上驗(yàn)證了模板生成方法的可行性,并以安卓系統(tǒng)啟動(dòng)和嵌入式應(yīng)用測試集Mibench作為原始負(fù)載程序,用本文生成的模板合成對應(yīng)的測試集。安卓系統(tǒng)啟動(dòng)和Mibench與合成的測試集在微架構(gòu)無關(guān)特征上的誤差為9.98%,在微架構(gòu)相關(guān)特征上的誤差為9.72%,均滿足本文的預(yù)期目標(biāo)。
【圖文】：

第一章 緒論景和意義景互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展，各種各樣的移動(dòng)終端（例如智能手機(jī)、平板電腦、智經(jīng)滲透到我們生活中的方方面面，成為我們生活中不可缺少的一部分。場容量保持快速增長。移動(dòng)智能終端已不是單純的語音工具，其要處理浪、多媒體、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)/虛擬現(xiàn)實(shí)等功能的交互式應(yīng)用已經(jīng)成為發(fā)展的趨用日益復(fù)雜，從而導(dǎo)致對終端 CPU 的計(jì)算性能要求日益增高，這給處的挑戰(zhàn)。

東南大學(xué)工程碩士學(xué)位論文較少，不能很好涵蓋真實(shí)應(yīng)用的所有本質(zhì)特征。而且直接生成法針對復(fù)雜應(yīng)用時(shí)statistical flow graphs）。目前的基于模板的合成方法是設(shè)計(jì)模板形成模板庫，然生成測試程序。該方法的關(guān)鍵是模板程序的設(shè)計(jì)。雖然該方法可以應(yīng)對復(fù)雜應(yīng)用使用相關(guān)特征，且使用的無關(guān)特征比較少。前的測試集合成思想，同時(shí)針對當(dāng)前測試集合成的不足，本文擴(kuò)展了基于模板夠代表應(yīng)用本質(zhì)特征的無關(guān)特征設(shè)計(jì)模板程序。而且本文中使用的特征比較多為了提高生成測試集精度和速度，，豐富模板庫中模板程序的多樣性，分別設(shè)計(jì)了模板和多類負(fù)載特征的宏模板。在此基礎(chǔ)上，為了減輕挑選模板的壓力，又對模。圖 1-2 為測試集合成方法框圖。本文的主要工作（方框中）是基于無關(guān)特征的序的生成和多類負(fù)載特征宏模板程序的生成，然后再形成精簡的模板庫，用于后程序就是在不同的無關(guān)特征上有不同值的程序，模板庫就是由這些模板程序組
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP332

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2705717