Feedback-riktad optimering har utvecklats till ett allt viktigare verktyg för att utforma optimera kompilatorer. Baserat på profilering, minnesavstånd analys har visat mycket lovande i att förutsäga data lokalisering och minnesberoenden, och har sett användning i lokalitetsbaserade optimeringar och minne disambiguation. I detta dokument tillämpar vi en form av minnesavstånd, som kallas butiksavstånd, på problemet med minnesdisambigering i problemprocessorer utanför ordningen. Lagringsavstånd definieras som antalet lagringsreferenser mellan en last och föregående butik som kommer åt samma minnesplats. Genom att skapa ett representativt butiksavstånd för varje lastinstruktion, kan vi tillämpa ett kompilator/mikroarkitekturkooperativ för att styra lastspekulation. Med hjälp av butiksavstånd kan processorn i de flesta fall exakt avgöra på vilken specifik butiksinstruktion en last beror på dess butiksavstånd annotering. Våra experiment visar att den föreslagna butiksavståndsmetoden fungerar mycket bättre än den tidigare distansbaserade minnesdisambigeringsplanen, och ger en prestanda som ligger mycket nära perfekt minnesdisambigering. Det butiksbaserade systemet överträffar också butiksset-tekniken med ett relativt litet prediktorutrymme och uppnår prestanda jämförbar med prestandan hos en 16K-ingångsbutik som implementeras för både flyttal- och heltalsprogram.
Hårdvaruoptimering. REF diskuterar memory disambiguation med hjälp av butiksavstånd mätt med hjälp av liten buffert i hårdvara.
Feedback-directed memory disambiguation through store distance analysis
{'venue': "ICS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}