基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本申请提供一种基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质，涉及芯片技术领域。该方法包括：对预设应用程序的指令流进行切分，得到多组指令流片段；模拟运行多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为；采用预设转换规则，将多个组件行为转换为多个组件行为向量；对多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量；将组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段，目标指令流片段用于获取目标组件的设计优化方案。本申请可以从预设应用程序的指令流中筛选出可以代表目标组件的热点行为的指令流片段，以便根据热点行为对应的指令流片段提高目标组件的设计优化效果。件的设计优化效果。件的设计优化效果。

【技术实现步骤摘要】
基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本专利技术涉及芯片设计
，具体而言，涉及一种基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]通用应用程序基准是测试芯片的体系结构设计的性能和功率的重要工具。
[0003]随着计算机应用程序的规模和复杂程度的大规模提升，利用新发布的基准应用程序测试芯片的体系结构设计的性能和功率变得十分困难，工业界通常会选择一些基准指令流片段进行测试，以根据其运行结果指导芯片的设计开发方向。
[0004]但是当需要对特定组件进行测试时，所筛选的基准指令流片段无法反应特定组件的热点行为，对组件的优化没有意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质，以便从预设应用程序的指令流中筛选出可以代表目标组件的热点行为的指令流片段，以便根据热点行为对应的指令流片段提高目标组件的设计优化效果。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种基于芯片设计的组件优化方法，所述方法包括：对预设应用程序的指令流进行切分，得到多组指令流片段；模拟运行所述多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为；采用预设转换规则，将所述多个组件行为转换为多个组件行为向量；对所述多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量；将所述组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段，所述目标指令流片段用于获取所述目标组件的设计优化方案。
[0007]可选的，所述对预设应用程序的指令流进行切分，得到多组指令流片段，包括：从所述预设应用程序中获取目标应用子程序的指令流片段；按照预设划分方法对所述目标应用子程序的指令流片段进行划分，得到所述多组指令流片段，其中，每组包含相同数量的指令。
[0008]可选的，所述模拟运行所述多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为，包括：模拟运行所述多组指令流片段，获取各所述指令流片段对应多个组件的组件行为；从所述多个组件的组件行为中筛选出所述目标组件对应的多个组件行为。
[0009]可选的，所述采用预设转换规则，将所述多个组件行为转换为多个组件行为向量，
包括：根据所述多个组件行为的模拟运行日志，采用所述预设转换规则，将所述多个组件行为转换为所述多个组件行为向量。
[0010]可选的，所述将所述组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段之后，还包括：以所述目标指令流片段作为特征片段，采用权重求和计算，获取所述目标组件的完整行为特征，所述完整行为特征用于分析获取所述目标组件的设计优化方案。
[0011]可选的，所述对所述多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量，包括：根据预设聚类数量，采用K均值聚类算法从所述多个组件行为向量中确定所述预设聚类数量的初始组件行为代表向量；根据所述初始组件行为代表向量，对所述多个组件行为向量进行聚类分析，得到所述预设聚类数量的初始聚类子集；对所述初始聚类子集进行迭代聚类，得到所述预设聚类数量的所述组件行为代表向量。
[0012]可选的，所述对所述初始聚类子集进行迭代聚类，得到所述预设聚类数量的所述组件行为代表向量，包括：对所述初始聚类子集进行迭代聚类，直至相邻两次聚类结果的变化范围小于预设阈值，确定所述预设聚类数量的所述组件行为代表向量。
[0013]第二方面，本申请实施例还提供一种基于芯片设计的组件优化装置，所述装置包括：指令流切分模块，用于对预设应用程序的指令流进行切分，得到多个指令流片段；组件行为确定模块，用于模拟运行所述多个指令流片段，获取所述多个指令流片段对应的多个组件行为；向量转换模块，用于采用预设转换规则，将所述多个组件行为转换为多个组件行为向量；聚类分析模块，用于对所述多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量；目标片段确定模块，用于将所述组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段，所述目标指令流片段用于获取芯片的设计优化方案。
[0014]可选的，所述指令流切分模块，包括：指令流片段获取单元，用于从所述预设应用程序中获取目标应用子程序的指令流片段；指令流切分单元，用于按照预设划分方法对所述目标应用子程序的指令流片段进行划分，得到所述多组指令流片段，其中，每组包含相同数量的指令。
[0015]可选的，所述组件行为确定模块，包括：组件行为获取单元，用于模拟运行所述多组指令流片段，获取各所述指令流片段对应多个组件的组件行为；组件行为筛选单元，用于从所述多个组件的组件行为中筛选出所述目标组件对应
的多个组件行为。
[0016]可选的，所述向量转换模块，具体用于根据所述多个组件行为的模拟运行日志，采用所述预设转换规则，将所述多个组件行为转换为所述多个组件行为向量。
[0017]可选的，所述装置还包括：权重求和模块，用于以所述目标指令流片段作为特征片段，采用权重求和计算，获取所述目标组件的完整行为特征，所述完整行为特征用于分析获取所述目标组件的设计优化方案。
[0018]可选的，所述聚类分析模块，包括：初始代表向量确定单元，用于根据预设聚类数量，采用K均值聚类算法从所述多个组件行为向量中确定所述预设聚类数量的初始组件行为代表向量；迭代聚类单元，用于根据所述初始组件行为代表向量，对所述多个组件行为向量进行聚类分析，得到所述预设聚类数量的初始聚类子集；代表向量确定单元，用于对所述初始聚类子集进行迭代聚类，得到所述预设聚类数量的所述组件行为代表向量。
[0019]可选的，所述代表向量确定单元，具体用于对所述初始聚类子集进行迭代聚类，直至相邻两次聚类结果的变化范围小于预设阈值，确定所述预设聚类数量的所述组件行为代表向量。
[0020]第三方面，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行如第一方面任一所述的基于芯片设计的组件优化方法的步骤。
[0021]第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如第一方面任一所述的基于芯片设计的组件优化方法的步骤。
[0022]本申请的有益效果是：本申请提供一种基于芯片设计的组件优化方法、装置、计算机设备及介质，通过模拟运行预设应用程序的多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为，通过对多个组件行为的组件行为向量进行聚类确定组件行为代表向量，以将组件行为代表向量对应的指令流片段作为可以代表目标组件的热点行为的目标指令流片段，利用模拟器根据目标指令流片段的测试结果优化目标组件的设计，提高目标组件的设计优化效果，进而缩短利用模拟器验证目标组件设计的流程和时间，加速芯片体系结构设计的优化周期。
附图说明
[0023]为了更清本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于芯片设计的组件优化方法，其特征在于，所述方法包括：对预设应用程序的指令流进行切分，得到多组指令流片段；模拟运行所述多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为；采用预设转换规则，将所述多个组件行为转换为多个组件行为向量；对所述多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量；将所述组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段，所述目标指令流片段用于获取所述目标组件的设计优化方案。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对预设应用程序的指令流进行切分，得到多组指令流片段，包括：从所述预设应用程序中获取目标应用子程序的指令流片段；按照预设划分方法对所述目标应用子程序的指令流片段进行划分，得到所述多组指令流片段，其中，每组包含相同数量的指令。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模拟运行所述多组指令流片段，获取目标组件对应的多个组件行为，包括：模拟运行所述多组指令流片段，获取各所述指令流片段对应多个组件的组件行为；从所述多个组件的组件行为中筛选出所述目标组件对应的多个组件行为。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设转换规则，将所述多个组件行为转换为多个组件行为向量，包括：根据所述多个组件行为的模拟运行日志，采用所述预设转换规则，将所述多个组件行为转换为所述多个组件行为向量。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述组件行为代表向量对应的指令流片段作为目标指令流片段之后，还包括：以所述目标指令流片段作为特征片段，采用权重求和计算，获取所述目标组件的完整行为特征，所述完整行为特征用于分析获取所述目标组件的设计优化方案。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个组件行为向量进行聚类分析，确定组件行为代表向量，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：周睿，徐霞丽，李石明，李根，唐遇星，
申请(专利权)人：飞腾信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：