Profilering kan noggrant analysera programbeteende för utvalda dataingångar. Vi visar att profilering också kan förutsäga programlokalitet för andra ingångar än profilerade ingångar. Här definieras lokaliseringen av avståndet mellan dataåteranvändning. Studera hela programdata återanvändning kan avslöja globala mönster som inte syns i kortdistans återanvändning eller lokalt kontrollflöde. Analysen måste dock uppfylla två krav för att vara användbar. Den första är effektiviteten. Det måste analysera alla åtkomster till alla dataelement i full storlek riktmärken och för att mäta avstånd av någon längd och i alla nödvändiga precision. Den andra är predikering. Baserat på några träningskörningar, det måste klassificera mönster som regelbunden och oregelbunden och, för vanliga sådana, det bör förutsäga deras (ändrande) beteende för andra ingångar. I detta dokument visar vi att dessa mål kan uppnås genom tre tekniker: ungefärlig analys av återanvändningsavstånd (ursprungligen kallat LRU stackavstånd), mönsterigenkänning och avståndsbaserad provtagning. När de testas på 15 heltal och flyttal-program från SPEC och andra riktmärkessviter, våra tekniker förutsäga med i genomsnitt 94% noggrannhet för dataingångar upp till hundratals gånger större än träningsingångar. På grundval av dessa resultat diskuteras i dokumentet möjliga användningsområden för denna analys.
Arbetet i REF använder idén om mönsterigenkänning för att förutsäga hela programlokaliteten baserad på några träningskörningar av programmet.
Predicting whole-program locality through reuse distance analysis
{'venue': "PLDI '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}