面向处理器设计的快速性能评测方法  

Fast Performance Evaluation Method for Processor Design

在线阅读下载全文

作  者:邓林[1] 张瑶[1] 罗家豪 DENG Lin;ZHANG Yao;LUO Jiahao(College of Computer Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha,410073,China)

机构地区:[1]国防科技大学计算机学院,长沙410073

出  处:《计算机科学》2023年第11期15-22,共8页Computer Science

基  金:高层次科技创新人才工程人选自主科研项目(22-TDRCJH-02-006)。

摘  要:面对日益复杂的处理器设计和有限的设计周期,如何有效地快速进行性能评估,是每一个处理器设计团队需要解决的问题。完整的性能测试集需要运行较长的时间,特别是在硅前验证阶段,高昂的时间成本导致设计团队无法使用完整的性能测试集进行性能评估分析。文中介绍了一种通用处理器快速性能评测方法(Fast-Eval),Fast-Eval性能评测方法基于SimPoint技术,使用FastParallel-BBV方法、最优模拟点的选取以及模拟点的热迁移等方法,显著缩短了BBV生成时间和性能测试时间。实验结果表明,相比完整运行SPEC CPU 2006 REF数据规模测试程序获得的性能数据,所提方法在ARM64处理器上BBV生成时间缩短为原来的16.88%,性能评估时间缩短为原来的1.26%,性能评估结果的平均相对误差为0.53%;在FPGA开发板上测试集的平均相对误差可以达到0.40%,运行时间仅为完整运行时间的0.93%。In the face of increasingly complex processor design and limited design cycles,how to efficiently and quickly perform performance evaluation is a problem faced by each processor design team.The complete performance test suite requires longer run time,especially in the pre-silicon validation phase,and the high time cost makes it impossible for the design team to use the full performance test suite for performance evaluation analysis.In this paper,a general processor Fast-Eval method based on the SimPoint technique,using the Fast Parallel-BBV method,the selection of the optimal simulation points and the thermal migration of the simulation points,significantly reduces the performance test time and BBV generation time.Experimental results show that the performance evaluation time of the ARM64 processor is reduced to 16.88%of the original,and the performance evaluation time is reduced to 1.26%of the original,and the average relative error of the performance evaluation results is 0.53%.The ave-rage relative error of the test set on the FPGA board can reach 0.40%,and the running time is only 0.93%of the full running time.

关 键 词:快速BBV生成 性能评测 SimPoint 处理器 验证 

分 类 号:TP306[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象