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二進(jìn)制翻譯中冗余指令優(yōu)化算法

發(fā)布時(shí)間:2018-07-05 04:45

  本文選題:二進(jìn)制翻譯 + 冗余指令。 參考:《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年09期


【摘要】:二進(jìn)制翻譯是實(shí)現(xiàn)軟件移植的主要方法.動(dòng)態(tài)二進(jìn)制翻譯受動(dòng)態(tài)執(zhí)行限制而不能深度優(yōu)化導(dǎo)致效率較低而傳統(tǒng)的靜態(tài)二進(jìn)制翻譯難以處理間接分支,且現(xiàn)有的優(yōu)化方法大部分集中在中間代碼層,對(duì)目標(biāo)碼中存在的大量冗余指令較少關(guān)注.針對(duì)這一現(xiàn)狀,提出一種靜態(tài)二進(jìn)制翻譯框架SQEMU,基于該框架提出了一種對(duì)目標(biāo)碼冗余指令進(jìn)行刪除的優(yōu)化算法.該算法通過(guò)分析目標(biāo)碼生成指令特定數(shù)據(jù)依賴圖(instruction-specific data dependence graph,IDDG),再利用該圖將活性分析和窺孔優(yōu)化的2種理論相結(jié)合,有效刪除目標(biāo)碼中的冗余指令.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用該算法對(duì)目標(biāo)碼優(yōu)化后,其執(zhí)行效率得到顯著提升,最大提升可達(dá)42%,整體性能測(cè)試表明,優(yōu)化后nbench測(cè)試集翻譯效率提高約20%,SPEC CINT2006測(cè)試集翻譯效率提高約17%.
[Abstract]:Binary translation is the main method to implement software transplanting. Dynamic binary translation is limited by dynamic execution and can not be optimized by depth. Traditional static binary translation is difficult to handle indirect branches, and most of the existing optimization methods are concentrated in the middle code layer, and a large number of redundant instructions exist in the target code. In view of this situation, a static binary translation framework SQEMU is proposed, based on which an optimization algorithm for deletion of target code redundancy instructions is proposed. This algorithm is used to generate instruction specific data dependency graph (instruction-specific data dependence graph, IDDG) by analyzing target code, and then using the graph to analyze the activity and the activity analysis. The 2 theories of peephole optimization are combined to effectively delete the redundant instructions in the target code. The experimental results show that the efficiency of the algorithm is improved significantly and the maximum lift up to 42% after the optimization of the target code. The overall performance test shows that the translation efficiency of the nbench test set is improved by about 20% after the optimization, and the translation efficiency of the SPEC CINT2006 test set is raised. High about 17%.
【作者單位】: 數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61472447) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2009AA012201) “核高基”國(guó)家科技重大專項(xiàng)基金項(xiàng)目(2009ZX01036-001-001)~~
【分類號(hào)】:TP311.54

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本文編號(hào):2098975

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