【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及处理器体系结构领域，具体设计一种基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架。
技术介绍
通常计算机系统主要分为三个部分处理器(CPU)、存储系统(memory)和互连通信(interconnections),每部分对整个计算机系统的能耗都有重要的影响。手工编写的极限能耗测试程序要达到系统真实的极限能耗，必须尽量同时使计算机系统的各个部分的活动因子都达到极限。因此手工编写一些极限能耗测试源程序烦琐而耗时，一般要花费几个星期甚至几个月的时间，而且要求设计人员对计算机系统的微体系结构有非常专业的认识。这种手工编写极限能耗测试源程序的方法只适用于专业的设计人员且难以保证其能耗是最高的，当涉及到众核系统时其烦琐程度更令人无法接受。工业界使用的Mprime和CPUburn-1n等能耗极限程序，都是做大量运算让处理器一直处于发热状态，使处理器的温度达到其所能容忍的极限，但此方法针对单核系统的CPU且没有考虑其他部件，所以这些工业界的极限能耗程序并不能使整个系统能耗达到最大，不能作为测试多核和众核系统极限能耗的最优选择。而利用已有的系统级极限程序生成的技术SY...
【技术保护点】
一种基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，包括：抽象负载模块、代码生成器模块、编译汇编器模块、全系统模拟器模块和机器学习模块；所述抽象负载模块抽象出负载模型，接收用户输入的模型参数；所述机器学习模块对用户输入的模型参数进行处理产生多组候选的负载模型对象；所述代码生成器模块根据负载模型对象的参数合成多个嵌入了汇编代码的C程序，作为候选极限能耗测试源程序；所述编译汇编器模块对所述候选极限能耗测试源程序进行编译产生多个可执行的合成程序；所述全系统模拟器模块对所述多个可执行的合成程序的极限能耗进行评测，并将评测结果反馈至所述机器学习模块；所述机器学习模块进一步...
【技术特征摘要】
1.一种基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，包括 抽象负载模块、代码生成器模块、编译汇编器模块、全系统模拟器模块和机器学习模块；所述抽象负载模块抽象出负载模型，接收用户输入的模型参数；所述机器学习模块对用户输入的模型参数进行处理产生多组候选的负载模型对象；所述代码生成器模块根据负载模型对象的参数合成多个嵌入了汇编代码的C程序，作为候选极限能耗测试源程序；所述编译汇编器模块对所述候选极限能耗测试源程序进行编译产生多个可执行的合成程序；所述全系统模拟器模块对所述多个可执行的合成程序的极限能耗进行评测，并将评测结果反馈至所述机器学习模块；所述机器学习模块进一步根据反馈的评测结果进行迭代操作。2.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，所述抽象负载模块通过负载模型的分支分歧率参数来控制众核系统中程序的分支分歧情况。3.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，所述抽象负载模块采用分支转换率来刻画分支跳转的频率。4.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，所述机器学习模块采用遗传算法进行迭代操作。5.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，所述代码生成器模块包括主函数，所述主函数用于声明和分配共享数据空间，产生一组指向整型或是浮点型数组的指针供每个线程使用；初始化线程数量和同步障；调用线程子函数创建一定数量的线程。6.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生成框架，其特征在于，所述代码生成器模块还包括线程子函数，所述线程子函数用于声明和分配私有数据空间；为本线程分配处理器ID号；同步各个线程；根据抽象模型参数生成外循环和两个内循环的循环体。7.根据权利要求1所述的基于众核的多线程极限能耗测试源程序自动生...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻之斌，须成忠，李孝科，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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