ISEGEN：通过迭代改进生成高质量指令集扩展
硬件体系结构
2011-11-09 v1
摘要
通过指令集扩展（ISEs）定制处理器架构是满足嵌入式应用日益增长的性能需求的有效途径。高质量的 ISE 生成方法需要获得接近经验丰富的设计师所达到的结果，特别是对于表现出规律性的复杂应用：专家设计师能够手动利用数据流图中的这种规律性来生成高质量的 ISE。本文提出了 ISEGEN，这是一种通过迭代改进来识别高质量 ISE 的方法，遵循了著名的 Kernighan-Lin (K-L) 最小割启发式算法的基本原则。在多个 MediaBench、EEMBC 和加密应用上的实验结果表明，我们的方法在质量上匹配了通过穷举搜索获得的最优解。我们还表明，ISEGEN 技术在平均速度上比生成等效解的遗传公式快 20 倍。此外，我们的技术识别出的 ISE 在大型加密应用（AES）上比遗传解表现出高出 35% 的加速比，这得益于其有效利用了该应用的规则结构。
引用
@article{arxiv.0710.4820,
title = {ISEGEN: Generation of High-Quality Instruction Set Extensions by Iterative Improvement},
author = {Partha Biswas and Sudarshan Banerjee and Nikil Dutt and Laura Pozzi and Paolo Ienne},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.4820},
year = {2011}
}
备注
Submitted on behalf of EDAA (http://www.edaa.com/)