一种基于人工神经网络的乱序处理器Cache访存性能评估方法

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络的乱序处理器Cache访存性能评估方法，访存指令乱序执行，使得利用二进制执行工具提取的堆栈距离分布在预测LRU‑Cache访存行为时精度不高。本发明将红黑树与哈希表结合，设计基于Cache组关联结构的堆栈距离提取算法，并分别计算访存顺序与乱序执行的堆栈距离分布。利用BP神经网络拟合访存顺序执行的堆栈距离分布与访存缺失次数。将基于二进制执行工具提取的堆栈距离分布导入训练好的神经网络中，可高精度地预测Cache访存行为。本发明采用人工神经网络，有效地解决了利用二进制执行工具提取的堆栈距离分布在预测Cache访存行为上精度不高的问题。