陈 辰,黄 凯,王钰博,严晓浪

(浙江大学超大规模集成电路设计研究所,杭州310027)

基于统计分析的指令高速缓存优化技术

陈 辰,黄 凯,王钰博,严晓浪

(浙江大学超大规模集成电路设计研究所,杭州310027)

针对现有高速缓存技术计算方法复杂、适用性差的问题,提出基于统计分析的指令高速缓存优化技术。采用GUN覆盖率分析工具和性能分析工具对代码进行静态分析,降低优化过程中的计算复杂度。在软件代码方面,通过优化的缓存块着色算法、地址段静态锁定、代码段选择性不缓存等技术,提高指令高速缓存的读取效率。给出缓存锁定选择排序公式,用于判断代码段是否锁定或不缓存,有效增加指令高速缓存的利用效率。实验结果表明,该优化技术能使程序执行时间平均减少8%,缓存命中率平均提高23%。

高速缓存;优化的缓存块着色算法;过程排序;缓存锁定;选择性不缓存;缓存锁定选择排序

中文引用格式:陈 辰,黄 凯,王钰博,等.基于统计分析的指令高速缓存优化技术[J].计算机工程,2014, 40(10):76-80,85.

英文引用格式:Chen Chen,Huang Kai,Wang Yubo,et al.Instruction High-speed Cache Optimization Techniques Based on Statistic Analysis[J].Computer Engineering,2014,40(10):76-80,85.

1 概述

随着集成电路制造工艺的进步,处理器性能快速增长。根据摩尔定律[1],处理器速度每18个月就增加一倍,而存储器性能的增长速度却远远落后。位于存储器和处理器之间的高速缓存可以有效缓解这个问题。处理器在运行中需要不断地从外部获取指令,因此,指令缓存读取命中率对处理器性能有着重大影响[2]。在嵌入式系统中,由于缓存容量较小,影响尤为显著,因此如何提高指令高速缓存的命中率,减少缓存缺失是提高系统整体性能的关键环节。……