优化动态二进制翻译器DigitalBridge

讨论动态二进制翻译器DigitalBridge的动态优化设计与实现,给出了基于edge profile的热路径选择算法FHFS,在热路径上实施了基于模式匹配的指令组合优化翻译和标志位延迟计算的优化。实验结果表明,优化后动态翻译的性能平均提高40%。

二进制翻译中标志位的模式化翻译方法

二进制翻译是在不同硬件平台之间实现软件迁移的重要手段.在二进制翻译系统中,如何在没有标志位寄存器的目标平台上模拟实现源平台上标志位寄存器的功能,是影响系统性能的关键.现有的标志位分析技术通过对标志位的定值引用进行数据流分析,尽可能多地消除冗余的标志位定值.但是,对于那些会被引用的标志位定值,现有的技术仍然需要进行翻译.这不仅会导致翻译生成代码的膨胀,还会影响二进制翻译系统的性能.提出了一种二进制翻译中基于模式化的标志位翻译方法.该方法在标志位分析技术基础上,通过将源平台上标志位定值指令和引用指令组合成固定的标志位模式,然后根据模式的具体语义选择目标平台上具有相同语义功能的指令组合进行翻译.这种模式化的翻译方法,不仅可以降低因翻译标志位而引入的代码膨胀,还可以提升二进制翻译系统的性能.实验结果表明,对于SPEC CINT2006中的程序,该方法不仅可以使翻译生成的代码量平均减少7.5%,还可以将程序的性能平均提升10%.

基于Spark和浮动出租车全球定位系统数据的实时交通路况预测方法

随着大数据的发展和城市化进程的推进,城市交通路况预测成为智慧城市的焦点课题。而目前已有的实时路况预测模型由于软硬件的不足而不能进行准确高效的预测。文章利用真实的城市交通大数据,基于Spark分布式内存计算框架,提出了一种高效的实时路况预测方法,其中实时路况用路段的平均速度体现。首先并行地对大量车辆的全球定位系统数据进行水平时间窗口和垂直时间窗口切片抽样,然后利用Spark计算估测历史样本在各个时间段内历史平均速度的概率分布,最后采用贝叶斯最大后验估计基于新到的样本对未来的路况进行预测。实验结果表明,文章提出的方法可实现高效准确的实时路况预测。