精确缓存分类分析NP特征消减技术
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内蒙古自治区自然科学基金青年项目(2022QN06001)


NP Characteristic Mitigation Techniques in Exact Cache Classification Analysis
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    摘要:

    现代嵌入式系统普遍配置高速缓存, 硬件性能提升的同时系统软件研制变得复杂, 需预测实时任务高速缓存行为. 预测高速缓存行为常用到缓存分类, 实施精确缓存分类可能呈现NP (non-deterministic polynomial)特征, 消减精确缓存分类可能呈现的NP特征是研究难点. 针对先前工作不足, 本文提出强连通分量消除技术和扩展的反链技术来进一步消减精确缓存分类可能呈现的NP特征. 通过测试基准集中程序可知, 提出技术可使大部分分类时间开销下降, 且最大降量超4 h; 小部分分类时间开销略有上升, 且最大升量不超3 min. 这对设计高效缓存行为预测工具有帮助.

    Abstract:

    Modern embedded systems are typically equipped with high-speed caches, which enhance hardware performance but complicate system software design, necessitating the prediction of cache behavior for real-time tasks. Predicting cache behavior often involves cache classification, and implementing an exact cache classification may exhibit non-deterministic polynomial (NP) characteristics. Reducing these NP characteristics in an exact cache classification presents a challenge. To address previous shortcomings, this study proposes both the strongly connected component elimination technique and the extended anti-chain technique to further reduce the NP characteristics. Through benchmark tests, it is found that the proposed techniques can significantly reduce most classification time overhead, with the maximum reduction exceeding 4 h; while a small portion of classification time overhead slightly increases, with the maximum increase not exceeding 3 min. It helps design more efficient cache behavior prediction tools.

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引用本文

邢海峰,王彪,高宽云.精确缓存分类分析NP特征消减技术.计算机系统应用,2026,35(1):197-208

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  • 收稿日期:2025-06-17
  • 最后修改日期:2025-08-01
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  • 在线发布日期: 2025-12-01
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