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文檔簡介
1、傳統(tǒng)的編譯優(yōu)化技術(shù)都是建立在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)之上,依賴的都是靜態(tài)信息,這跟程序?qū)嶋H運行的情況有很大區(qū)別,從而并不能達到滿意的效果。所以需要一種可以動態(tài)收集程序運行時信息并指導編譯器進行優(yōu)化的技術(shù)。剖面分析技術(shù)(profiling)記錄代碼優(yōu)化時所需的信息并將收集到的運行時信息反饋給編譯器,指導編譯器進行優(yōu)化??梢杂行岣呔幾g優(yōu)化的效果和執(zhí)行代碼的性能。 IXP網(wǎng)絡(luò)處理器是一個多核多線程的網(wǎng)絡(luò)處理。對于多核多線程處理器結(jié)構(gòu)如何發(fā)掘各
2、個層次、不同粒度的并行性對傳統(tǒng)的編譯技術(shù)提出了挑戰(zhàn)。如果程序員直接根據(jù)硬件細節(jié)編寫程序,需要完成很多復雜的工作,而且代碼質(zhì)量很低,不能發(fā)揮多核處理器的高并行處理能力。所以相對于通用處理器,多核多線程處理器更需要編譯技術(shù)的支持。為了充分利用多處理器多線程資源來運行并行程序需要面臨許多問題,任務(wù)調(diào)度就是影響性能的一個重要因素。尤其是在流水線的瓶頸問題,如果在流水線上任務(wù)調(diào)度不當會極大地限制IXP的并行性能。 本文將剖面分析的技術(shù)引入
3、網(wǎng)絡(luò)處理器上,針對IXP網(wǎng)絡(luò)處理器上的流水線的任務(wù)調(diào)度進行優(yōu)化。在編譯器的基礎(chǔ)上增加剖面分析模塊,通過輸入一些具有代表性的網(wǎng)絡(luò)分組收集代碼的運行時信息,并根據(jù)這些運行時信息和IXP網(wǎng)絡(luò)處理器架構(gòu)特點建立一個性能評估模型,包括時間模型、加速比模型、和優(yōu)先級模型。在此剖面分析基礎(chǔ)上提出了IXP的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化的框架,并提出一種新穎的利用IXP上多線程的算法,結(jié)合了Multi-processing、Multi-threading、Pasting
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