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申请/专利权人：东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所

摘要：本发明提出一种加速软件trace信息提取的采样方法，涉及计算机体系结构与建模技术领域。本发明提出的采样方法，实现对软件trace信息进行两级采样，包括：第一级为区间采样，包括程序特征向量的采集和归一化处理、在线阶段分类、以及采用指数变化步长的采样方法；第二级为区间内采样，包括采样区间内trace信息的采集和存储。该采样方法面向处理器解析模型所需的trace信息提取，通过采集trace信息中具有代表性片段的软件特征信息，提升trace信息的分析统计速度，减少利用二进制分析工具提取trace信息的耗时，有效提高采用解析模型进行处理器性能分析的效率。通过合理配置两级采样的各类参数，可以保证较高的性能评估准确度，并可降低10倍左右的trace信息分析统计时间开销。

主权项：1.一种加速软件trace信息提取的采样方法，其特征在于：所述采样方法实现对软件trace信息进行两级采样，该方法包括以下步骤：步骤A：采用trace信息分析工具，以获取trace信息作为采样输入；步骤B，第一级采样：根据程序的阶段性选择具有阶段代表性的统计区间以进行第二级采样，具体包括如下步骤：步骤B1：将程序执行流划分为统计区间，计算每个统计区间内的软件特征向量信息，并对特征向量进行归一化处理；步骤B2：根据步骤B1所获得的特征向量，在每个统计区间运行结束时，对该统计区间进行在线阶段分类，具体包括如下步骤：步骤B21在当前统计区间执行结束时刻，获得当前统计区间的归一化特征向量，步骤B22将当前统计区间的特征向量，与历史阶段记录表中的所有阶段向量中心进行相似度比较，步骤B23根据相似度比较结果进行阶段分类，并对历史阶段记录表进行更新和存储；步骤B3：预测下一个统计区间与当前统计区间是否属于同一阶段，并且同一个阶段内采用指数变化步长的采样方法确定下一个统计区间是否为第二级采样区间：首先，预测下一个统计区间与当前统计区间是否属于同一阶段，同一个阶段内采样指数变化步长按照δ＝yk的规律逐步稀疏，其中k＝1,2,3…，y为任意正整数，第二级采样区间的判断依据如下：若当前统计区间所属阶段的区间数为δ-1，则同属于该阶段的下一个统计区间被确定为第二级采样区间；若当前统计区间所属阶段的区间数为δ，则同属于该阶段的下一个统计区间不作为第二级采样区间；步骤C，第二级采样：是对第一级采样所确定的第二级采样区间进行trace信息的采样，具体包括如下步骤：步骤C1：对第二级采样区间内特定trace信息进行采样；步骤C2：将采样所得的trace信息统计归入第二级采样区间所属阶段。

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