【摘 要】
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传统的基于动态二进制翻译器的profiling策略分为3种:基于基本块、基于跳转边、基于路径跟踪。使用纯软件的profiling系统一般地说会带来平均30%的性能开销。如果在动态优化
【机 构】
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上海交通大学软件学院上海交通大计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:60773093,60873209)
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传统的基于动态二进制翻译器的profiling策略分为3种:基于基本块、基于跳转边、基于路径跟踪。使用纯软件的profiling系统一般地说会带来平均30%的性能开销。如果在动态优化中得到硬件的支持,系统的整体性能将得到显著的提高。其中,软硬件协同设计中的难点,就是软硬件之间的通信开销和软硬件划分。该文针对动态二进制翻译中的优化阶段,使用一种硬件支持的运行是profile收集新方法来取代纯软件的profiling方法,把软硬件之间的通信开销降到最低,并以此来提高动态二进制翻译的整体性能。此方法可以在运行时
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