基于龙芯处理器的二进制翻译器优化

二进制翻译是实现系统迁移的主要方法,但基于通用平台的仅靠软件实现的二进制翻译性能不高。该文以龙芯2F处理器为实现平台,提出一种QEMU二进制翻译器并进行优化,其中包括编译环境的优化以及二进制翻译器本身的优化2个方面,对后者的优化主要涉及寄存器直接映射和多媒体指令的改进。实验结果表明,通过寄存器映射优化后,系统能够获得1．45的加速比,通过多媒体优化后,多媒体程序的执行能达到本地机器执行的80％的性能。     

动态二进制翻译器QEMU中冗余指令消除技术研究

计算机体系结构的不断发展,使得代码迁移工作变得尤为重要,在这种背景下,二进制翻译技术应运而生。二进制翻译技术使得在已有的体系结构下生成的可执行文件自动迁移到新的体系结构中成为可能。以龙芯2F处理器为硬件平台,研究二进制翻译器QEMU中冗余指令的删除优化技术,使用代码活性分析方法来降低代码膨胀度,提高执行效率。该优化技术带来的优化效果超过其自身开销,具有实际优化价值。     

跨平台系统虚拟机的二进制翻译优化

在跨平台系统虚拟机原型ARCH-BRIDGE的基础上,提出了一种基本块级的动态二进制翻译优化方法,通过两阶段翻译、基于虚拟寄存器的优化翻译及延迟机器状态提交等技术,可在不采用中间表示及确保精确异常的情况下,有效去除二进制翻译所引入的冗余。测试表明,优化后的ARCH-BRIDGE在翻译开销明显优于QEMU的同时,翻译块尺寸和翻译冗余得到了大幅降低,并且SPEC CPU2006、NBENCH及OS引导的性能均得到了显著提升。     

译码制导的动态二进制翻译优化

提出了一种译码制导的轻量级动态二进制翻译优化技术,该技术在译码阶段提取源指令的高层语义信息,结合上下文对其进行标注,并在翻译阶段利用标注信息直接生成优化的目标指令.该技术可识别动态二进制翻译系统中主要的基本块级优化机会,去除load/store冗余、精确异常导致的冗余和标志位处理冗余.测试表明,相比QEMU,该优化技术的跨平台x86系统虚拟机ARCH-BRIDGE的翻译开销降低了53％,翻译块尺寸降低了78％,load和store操作数量分别了降低了50％和21％.     

动态二进制翻译器qemu的Tcache管理策略

动态二进制翻译器qemu使用Tcache对翻译后的优化代码进行存储和管理,好的Tcache管理策略能使得程序的执行速度大大提高。介绍了动态二进制翻译过程中的Tcache的特点,以及二进制翻译系统中一些常用的Tcache替换方法,主要包括最近最少使用方法、全清空和先进先出,针对qemu设计结合先进先出和全清空算法的Tcache管理方法。最后在龙芯2F的实验平台上实现了全清空、先进先出和将前面两者结合的方法,发现最后一种效果最好,性能得到了提升。     

基于动态二进制翻译技术的仿真器研究

以动态二进制仿真器QEMU为平台,分析动态二进制翻译技术在仿真器开发中的应用,研究QEMU的翻译机制、优化策略、关键技术,并对相关重要代码进行解析。对仿真CPU的性能进行测试,结合分阶段的测试结果,从中找出制约仿真CPU性能的关键阶段,为后续的优化工作提供参考依据。     

注解信息制导的动态二进制翻译及优化

动态二进制翻译器在运行时将源体系结构机器码翻译为目标体系结构机器码.这种即时编译技术使得源机器上的软件无需重编译就可以直接在目标机上较高效地运行.然而,利用动态二进制翻译器运行源软件的效率大大低于针对目标机器重新编译运行源软件的效率.本文在比较分析动态翻译生成的目的机器码的性能偏低的原因的基础上,提出了注解信息制导的动态二进制翻译及优化的方法.本文选取了三种注解信息,在英特尔的商用动态二进制翻译器"IA-32Execution Layer"和静态编译器"Intel(r)Compiler"上实现了注解信息制导的动态二进制编译及优化技术.实验结果表明该三种注解信息较大程度地提高了动态翻译码的执行效率.     

动态二进制翻译器CrossBit的性能分析与评估

动态二进制翻译是广泛应用于虚拟机系统的一种二进制代码的翻译技术。动态二进制翻译由于拥有代码缓存、本地执行、代码块链接、动态热路径生成等优化技术的支持,有着很高的性能。CrossBit是一个多元多目标的动态二进制翻译系统,通过对CrossBit二进制翻译器的性能进行的研究,分析动态二进制翻译器性能提升中所必须解决的若干问题,并通过定量的分析总结了一些二进制翻译系统的在不同的配置和负载下系统优化手段的执行时策略。     

面向国产平台的二进制翻译库函数替换优化处理机制

在二进制翻译中,库函数本地化处理是指不直接翻译源文件中的库函数而是使用本地目标机的库函数进行替换,以此提高翻译性能。针对国产平台二进制翻译中库函数处理翻译模式的相关特性,提出一种库函数解析处理机制,借助helper函数实现库函数替换操作。通过修改基本块划分规则,将库函数替换部分翻译的基本块进行合并,构建超级块,减少源程序中基本块划分数量与程序执行跳转次数,在保证翻译正确性基础上有效提高翻译效率。在动态二进制翻译器QEMU上进行的实验结果表明,与未优化的库函数处理翻译方式相比,翻译后程序加速比平均提升9%,有效提高了翻译效率。     

自修改代码对QEMU翻译效率的影响分析

自修改代码是二进制翻译研究中的难点和影响翻译效率的重要因素。众多文献介绍了自修改代码对二进制翻译效率的影响,但均缺乏量化分析。针对上述问题,利用QEMU作为实验平台,对自修改代码和非自修改代码进行了大量的测试,量化地分析了自修改代码对翻译器的翻译效率和翻译块数量的影响。研究结果表明,在QEMU翻译器上,自修改代码随着自修改同比次数增长,其执行时间的增加速度平均是非自修改程序的5.82倍。平均每增加1次自修改,对应在QEMU上的翻译块数量约增加10.51块。     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。