31、广义数据转换：优化嵌入式应用的数据缓存行为

广义数据转换：优化嵌入式应用的数据缓存行为

1. 引言

在嵌入式应用中，尤其是那些涉及大量数组操作的图像和视频处理应用，数据缓存的性能至关重要。冲突缺失（conflict misses）是导致数据缓存性能下降的主要原因之一。研究表明，在许多嵌入式应用中，冲突缺失占总缓存缺失的比例高达42.2%，甚至在某些应用中超过50%。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于编译器的数据转换策略——广义数据转换（Generalized Data Transformations），旨在减少嵌入式应用中的数组间冲突缺失，从而提高性能并减少能量消耗。

2. 广义数据转换的理论

2.1 动机

传统的数据转换方法通常只针对单个数组进行优化，而在嵌入式应用中，多个数组常常在同一嵌套循环中被访问。例如，考虑以下循环嵌套：

for (i = 0; i < n; i++) {
    for (j = 0; j < n; j++) {
        k += A[i][j] + B[i][j];
    }
}

在这个例子中，数组 A 和 B 的引用都表现出完美的空间局部性，但如果它们的基地址恰好映射到同一缓存行，则可能导致100%的冲突缺失率。广义数据转换通过将这些数组映射到同一个数组索引空间（数据空间）来避免这种情况。应用广义数据转换后，给定的循环迭代会访问转换后的数组中的两个连续元素，从而显著降低冲突缺失的可能性。

2.2 理论基础

广义数据转换的核心思