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| 一种监测函数语义信息访存地址序列的方法 | |
| 引用本文： | 陈荔城,崔泽汉,包云岗,陈明宇,沈林峰,梁祺.一种监测函数语义信息访存地址序列的方法[J].计算机研究与发展,2013,50(5). |
| 作者姓名： | 陈荔城 崔泽汉 包云岗 陈明宇 沈林峰 梁祺 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室(筹) 北京100190;中国科学院大学 北京100049 2. 中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室(筹) 北京100190 3. IBM中国系统与科技开发中心 北京 100193 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目，中国科学院战略性先导专项课题，IBM共享大学研究(SUR)项目 |
| 摘 要： | 准确地获取应用程序在真实系统上运行的访存地址序列(traces)是进行内存系统调度及结构优化的基础.HMTT是自主研发的软硬件结合的内存监测分析系统,能够实时获取完整的全系统访存traces.但是得到的traces与应用程序上层事件之间存在语义鸿沟问题,比如上层函数执行流与访存traces的同步问题.针对该问题提出了一种软硬件结合获取包含函数级别语义信息访存traces的方法,软件方面通过二进制插桩的方式,直接修改内存中的进程映像,在目标函数的入口及出口各插入标记tag访存指令,进而能够被HMTT卡监测并识别.采用二进制插桩不需要程序的源代码,不需要对程序重新编译链接,而且引入的运行开销很小.实验表明采用软硬件结合的方式能够有效地获取包含函数级别语义信息的访存traces,对于SPECCPU2006中的访存密集型程序引入的性能开销只是原程序的62％,而使用Pin工具的纯软件方式获取访存traces将导致至少10.4倍的性能开销. |
| 关 键 词： | HMTT 访存traces 函数级别语义鸿沟 二进制插桩 ELF tag访存 |
An Approach for Monitoring Memory Address Traces with Functional Semantic Information |
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| Chen Licheng , Cui Zehan , Bao Yungang , Chen Mingyu , Shen Linfeng , Liang Qi.An Approach for Monitoring Memory Address Traces with Functional Semantic Information[J].Journal of Computer Research and Development,2013,50(5). | |
| Authors: | Chen Licheng Cui Zehan Bao Yungang Chen Mingyu Shen Linfeng Liang Qi |
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| Keywords: | |
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