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在推测多线程并行执行时,各线程中借助共享栈来实现函数调用的过程存在互斥访问问题,为此提出了一种采用片上多处理器(CMP)的推测多线程机制下的独立栈函数调用模型,核栈采用一对一方式,栈之间的有机配合支持推测多线程中的函数调用.通过在模拟器端添加两条指令实现栈空间的管理,从而消除了共享栈模型中的加锁问题.为了保证程序正常运行,编译器对生成的代码作相应的调整,模拟器方面则增添了get和update两条指令,以便管理相应的栈空间.因为独立栈函数调用方法消除了共享栈模型中的栈加锁问题,使得成功线程发起的数目有不同程度的提高,从而提高了程序的并行加速比.Olden基准程序的测试表明,独立栈模型相对于共享栈模型使程序的平均并行加速比提高了3.85%.但是,由于影响程序推测并行加速比的因素复杂,某些测试程序也出现了独立栈的加速比低于共享栈的情况. 相似文献
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一种应用代价评估的推测多线程路径预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
推测多线程技术对于自动并行化非规则程序是有效的,然而基于控制流图和分支预测方法的线程划分方法,不可避免地受到划分路径上存在的控制依赖和数据依赖制约.针对现有的路径预测方法在考虑控制依赖影响的同时却不能有效地综合考虑数据依赖影响的问题,提出一种新的基于代价评估的路径预测方法,通过引入数据依赖模型,综合评估控制和数据依赖两种影响因素,寻求一条具有近似最小推测开销的推测划分路径.实验结果表明,文中提出的路径预测方法能够计算出代价更小的推测划分路径,并取得了更好的加速比性能,总体上系统可以得到2.43%的加速比性能提升. 相似文献
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