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...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%。展开更多
文摘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%。
