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基于静态寄存器分配的系统仿真协同优化方法

发布时间:2018-11-28 14:12
【摘要】:针对X86系统仿真中基于静态寄存器分配的代码翻译机制导致的目标代码膨胀率高、翻译引擎和执行引擎间切换开销大两方面问题,提出了以寄存器映射、自定义指令和影子寄存器为基础的软硬协同优化方法。寄存器映射优化将对内存中模拟的源机器寄存器的操作转化为对本地机器寄存器操作,降低了翻译后目标代码膨胀率;自定义指令和影子寄存器优化将引擎切换时上下文的备份和恢复操作简化为2条自定义指令,提升了引擎切换效率。相比协同优化前,X86仿真系统Linux-0.2的翻译后目标代码膨胀率降低了21.9%,开关机时间获得了1.35的加速比。测试结果表明了该协同优化方法对于提升系统仿真效率具有可行性和有效性。
[Abstract]:Aiming at the problems of high expansion rate of target code caused by code translation mechanism based on static register allocation and large switching overhead between translation engine and execution engine in X86 system simulation, a register mapping method is proposed. A soft and hard cooperative optimization method based on custom instruction and shadow register. Register mapping optimizes the operation of the source machine register simulated in memory to the local machine register, which reduces the expansion rate of the target code after translation. Custom instructions and shadow register optimizations simplify the context backup and recovery operations for engine switching to two custom instructions, which improves the efficiency of engine switching. Compared with before collaborative optimization, the target code expansion rate of X86 simulation system Linux-0.2 after translation is reduced by 21.9. the speed ratio of switching machine time is 1.35. The test results show that the cooperative optimization method is feasible and effective to improve the system simulation efficiency.
【作者单位】: 信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室;
【基金】:国家863计划项目(2009AA012200)
【分类号】:TP391.9;TP332.11

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2363079


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