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公开(公告)号:CN105183651A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510579026.0
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 用于程序自动性能预测的视点提升方法,属于程序性能预测领域。现有的程序自动性能预测方法存在难以在保证预测精度的同时确定最大预测性的问题。一种用于程序自动性能预测的视点提升方法,步骤一、定义基本块N执行次数的视点V,则利用二元组表示的基本块频率为(Ev,BV,N);步骤二、对二元组表示的基本块频率(Ev,BV,N)中的视点V的实际运行次数Ev的量进行提升操作;步骤三、确定视点V中预测到基本块N的频率BV,N;步骤四、定义基本块N的频率BN=Ev×BV,N;步骤五、得到视点V在一次运行中总的基本块频率为本发明具有在保证精度的同时确定合适的插入位置,结合静态分支概率提高预测性的优点。
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公开(公告)号:CN105183650A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510578801.0
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于LLVM的科学计算程序自动性能预测方法,属于程序性能预测技术领域。本发明的目的是实现科学计算程序的自动化分析,提高静态分析的精确性,同时能够最后给出程序预测的时间。技术要点:将预测的源程序转化为LLVM中的中间代码bitcode;分析中间代码bitcode获得识别通讯指令MPI的调用、循环次数、静态分支概率;对所述中间代码bitcode进行混合插桩;对进行混合插桩后的中间代码bitcode进行代码删减以优化处理;运行经优化处理后中间代码bitcode得到llvmprof.out文件;分析llvmprof.out文件结合指令时间预测执行时间。本发明方法适用于科学计算程序的性能预测。
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公开(公告)号:CN105224452B
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201510578802.5
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法,本发明涉及针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。本发明是要解决静态分析方法的预测代价大,引入误差的问题而提出的一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。该方法是通过一、得到中间代码IR;步骤二、利用删减方法对中间代码IR进行依赖分析计算,得到依赖图;步骤三、利用剪枝方法的过滤函数将依赖图进行过滤,得到剪枝后的依赖图;步骤四、得到删除后的中间代码等步骤实现的。本发明应用于针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法领域。
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公开(公告)号:CN105183651B
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201510579026.0
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 用于程序自动性能预测的视点提升方法,属于程序性能预测领域。现有的程序自动性能预测方法存在难以在保证预测精度的同时确定最大预测性的问题。一种用于程序自动性能预测的视点提升方法,步骤一、定义基本块N执行次数的视点V,则利用二元组表示的基本块频率为(Ev,BV,N);步骤二、对二元组表示的基本块频率(Ev,BV,N)中的视点V的实际运行次数Ev的量进行提升操作;步骤三、确定视点V中预测到基本块N的频率BV,N;步骤四、定义基本块N的频率BN=Ev×BV,N;步骤五、得到视点V在一次运行中总的基本块频率为本发明具有在保证精度的同时确定合适的插入位置,结合静态分支概率提高预测性的优点。
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公开(公告)号:CN105183650B
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201510578801.0
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于LLVM的科学计算程序自动性能预测方法,属于程序性能预测技术领域。本发明的目的是实现科学计算程序的自动化分析,提高静态分析的精确性,同时能够最后给出程序预测的时间。技术要点:将预测的源程序转化为LLVM中的中间代码bitcode;分析中间代码bitcode获得识别通讯指令MPI的调用、循环次数、静态分支概率;对所述中间代码bitcode进行混合插桩;对进行混合插桩后的中间代码bitcode进行代码删减以优化处理;运行经优化处理后中间代码bitcode得到llvmprof.out文件;分析llvmprof.out文件结合指令时间预测执行时间。本发明方法适用于科学计算程序的性能预测。
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公开(公告)号:CN105224452A
公开(公告)日:2016-01-06
申请号:CN201510578802.5
申请日:2015-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法,本发明涉及针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。本发明是要解决静态分析方法的预测代价大,引入误差的问题而提出的一种针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法。该方法是通过一、得到中间代码IR;步骤二、利用删减方法对中间代码IR进行依赖分析计算,得到依赖图;步骤三、利用剪枝方法的过滤函数将依赖图进行过滤,得到剪枝后的依赖图;步骤四、得到删除后的中间代码等步骤实现的。本发明应用于针对科学计算程序静态分析性能的预测代价优化方法领域。
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