Cache beteende modellering är en viktig del av moderna optimera kompilatorer. I detta papper presenterar vi en metod för att uppskatta antalet cache missar, vid kompileringstid, med hjälp av en maskinoberoende modell baserad på stack algoritmer. Vår algoritm beräknar stackens histogram symboliskt, med hjälp av databeroende avstånd vektorer och är helt korrekt när beroende avstånd är jämnt genererade. Stacken histogram modeller exakt fullt associativ caches med LRU ersättningspolicy, och ger en mycket bra approximation för set-associativ caches och program med icke-konstant beroende avstånd. Stackens histogram är ett exakt, maskinoberoende mått på orten. Kompilatorer som använder denna metriska kan utvärdera optimeringar med avseende på minne beteende. Vi illustrerar denna användning av stackens histogram genom att jämföra tre lokalförstärkande transformationer: tiling, datahackling och omvandlingen mellan produkt och rymd. Dessutom kan stacken histogram modellen användas för att beräkna optimala parametrar för data lokala omvandlingar, såsom kakelstorleken för loop tiling.
Cascaval m.fl. REF beräkna stackavståndet histogram symboliskt för perfekta loop bon med enhetliga data beroenden.
Estimating cache misses and locality using stack distances
{'venue': "ICS '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}