基于关联性启发的自定义指令选择算法
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安徽省自然科学基金(070412030),国家高技术研究发展计划(863)(2008AA01Z101)


Relevance Heuristic-Based Custom Instruction Selection Algorithms
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    摘要:

    面向特定应用的自定义指令可以减小可执行代码的长度,提高执行效率和降低系统功耗。候选指令选择在自动指令集扩展问题上占用相当重要的作用,它直接影响了指令扩展的性能和效率。已有的启发式选择算法虽然有较优的时间性能,但在时间性能和选择结果上还有改进的空间。由此,提出了一种基于扩展指令间关联性的启发式算法,实验结果证明,本算法能快速有效的找到比现有启发式算法更优的候选指令组合。

    Abstract:

    Application-specific custom instructions can reduce the length of exectutable code, improve efficiency and reduce system power consumption. Instruction at the candidate selection plays an important role in automa- tice instruction set extension. It influences the performance and efficiency of the instruction extension directly. Although the existing heuristic algorithm has better time performance, it still has room for improvement in time performance and selection result. Thus, this paper proposes a heuristic algorithm based on the directive expansion of inter-relevance. Experimental results show that this algorithm can be quicker and more effective than the existing heuristic algorithm in finding better combinations of the candidate instructions.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

薛辉,周学海.基于关联性启发的自定义指令选择算法.计算机系统应用,2010,19(1):90-94

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  • 收稿日期:2009-05-19
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