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Enregistrement W2008180805 · doi:10.1145/2766449

Architecture-Aware Real-Time Compression of Execution Traces

2015· article· en· W2008180805 sur OpenAlexaff
Bojan Mihajlović, Željko Žilić, Warren J. Gross

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Embedded Computing Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTRACE (psycholinguistics)DebuggingRedundancy (engineering)ByteParallel computingEmbedded systemComputer architectureComputer hardwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, on-chip trace generation has been recognized as a solution to the debugging of increasingly complex software. An execution trace can be seen as the most fundamentally useful type of trace, allowing the execution path of software to be determined post hoc. However, the bandwidth required to output such a trace can be excessive. Our architecture-aware trace compression (AATC) scheme adds an on-chip branch predictor and branch target buffer to reduce the volume of execution trace data in real time through on-chip compression. Novel redundancy reduction strategies are employed, most notably in exploiting the widespread use of linked branches and the compiler-driven movement of return addresses between link register, stack, and program counter. In doing so, the volume of branch target addresses is reduced by 52%, whereas other algorithmic improvements further decrease trace volume. An analysis of spatial and temporal redundancy in the trace stream allows a comparison of encoding strategies to be made for systematically increasing compression performance. A combination of differential, Fibonacci, VarLen, and Move-to-Front encodings are chosen to produce two compressor variants: a performance-focused xAATC that encodes 56.5 instructions/bit using 24,133 gates and an area-efficient fAATC that encodes 48.1 instructions/bit using only 9,854 gates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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