資料介紹
在分區(qū)內(nèi)存體系結構中,如何盡可能少地插入片選指令是研究的熱點。根據(jù)該問題的特點,構建了片選優(yōu)化的圖劃分模型,并在該模型的基礎上,提出了一種二階段啟發(fā)式搜索算法求解該問題。該算法首先根據(jù)節(jié)點自身的大小與圖中分區(qū)大小快速獲得一個初始可行解,然后在該可行解基礎上利用節(jié)點之間邊的權值和分區(qū)之間的權值作為啟發(fā)式參數(shù),搜索更優(yōu)的解。通過對MiBench用例集和實際嵌入式系統(tǒng)的測試,驗證了該模型及相應啟發(fā)式算法的有效性,相對于VPAB算法,平均優(yōu)化率達到37. 99%,略優(yōu)于成熟的商用編譯器PICC,大幅度減少了片選指令的數(shù)量。
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