一种自适应的帮助线程预取质量控制方法

本发明公开了一种自适应的帮助线程预取质量控制方法，属于多核缓存性能优化技术领域，可用于改进和提升非规则数据密集应用中帮助线程预取的质量。针对帮助线程预取控制参数，通过引入动态采样、程序运行阶段检测、预取获益反馈、自适应调节等技术，实现帮助线程预取控制参数值的实时在线自适应调节，以提高帮助线程预取的控制质量。本方法主要包括如下步骤：1）动态信息采集和反馈统计；2）指标计算3）自适应预取控制。本发明方法充分利用多核平台的硬件信息实现帮助线程的实时在线预取控制，可广泛应用于当前大数据环境下非规则数据密集型应用的访存性能优化、帮助线程预质量控制和共享缓存污染控制等方面。

1.一种自适应的帮助线程预取质量控制方法，其特征在于通过多核处理器的硬件性能
计数器（Performance Monitor Unit）部件实时、在线监测帮助线程的预取性能，根据应用
程序的动态阶段行为和预取获益信息可实现对帮助线程的控制参数值进行自适应调整和
优化，本发明方法的步骤如下：
1）开始：程序初始化相关采样引擎，进入热点模块，如果程序退出了热点模块，则转结
束；
2）程序热点函数运行阶段和预取质量反馈信息统计；
3）程序阶段行为指标计算和预取质量获益指标计算；
4）帮助线程预取质量控制的动态决策；
5）结束：退出该方法。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2）中的动态反馈信息主要通过多
核平台的硬件性能计数器PMU进行统计，所采集的性能事件主要包括CPU_UNHALTED_CLOCKS
事件和INSTRUCTIONS_RETIRED事件。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2）的动态信息反馈采集主要通过
采样技术来实现，通过利用现代处理器所提供的精确事件采样机制（Precise Event Based
Sampling, PEBS）,设置PMU计数器的采样事件间隔周期P，每当P个事件发生后，CPU将其性
能事件状态存在性能计数器中，并产生中断信号，然后在信号中断处理程序中可以对性能
事件计数器读取、处理等操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3）的阶段检测指标如下：
阶段检测指标为，，其中P_i表示第i个阶段检
测期，P_j表示第j个阶段检测期；P_i和P_j之间的程序运行区间即为帮助线程运行的参数值应
用期；在阶段检测期P_i和P_j内，关闭帮助线程预取操作，并采集n个采样间隔内的CPI数据，最
后计算CPI均值来表征检测期P_i内的程序阶段特征；当时，称程序运行阶段发
生变化。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3）中，预取获益指标如下：
预取获益指标为，，其中P_i
表示第i个检测阶段；表示阶段P_i在关闭预取状态下的CPI采样均值，
表示阶段P_i在开启预取状态下的CPI采样均值，二者之差用于判定预
取是否获益；在阶段P_i内采集n个执行样本的CPI数据，最后计算CPI均值来表征阶段P_i内主
线程的性能情况，时，表示在帮助线程预取的作用下主线程取得了性能提升，即预
取是正获益；当时，表示在帮助线程预取的作用下使得主线程性能下降，即预取是
负获益。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4）自适应调节步骤包括下述步
骤：
A、检测帮助线程预取获益情况；
B、若帮助线程预取反馈信息为负获益，则根据当前热点函数执行进度判断是否进入帮
助线程预取参数值自学习阶段，若热点函数剩余执行时间不足于完成参数值的学习时，则
直接关闭帮助线程预取，否则进入参数自适应学习阶段；
C、若帮助线程预取为正获益时，进行程序执行阶段检测；
D、若程序执行阶段未变化，则仍然保持当前预取控制参数值；
E、若程序执行阶段发生了变化，则根据当前热点模块剩余执行进度决定是否进入预取
参数值的学习阶段。