11、WCET 感知的源代码级优化与超级块优化解析

WCET 感知的源代码级优化与超级块优化解析

1. 现有追踪选择方法的局限

在程序优化中，传统的基于节点权重和边权重的追踪选择方法存在一定局限性。例如，在某些情况下，基于节点权重选择执行次数较高的路径可能并非最优决策。如在一个控制流图中，边权重显示控制流通过真边到 then 部分的执行频率高于假边，但基于节点权重可能会做出不恰当的选择，而基于边权重的选择算法也可能导致无法实现全面优化的追踪。

这些贪心算法的普遍问题是对程序控制流图（CFG）的局部视图有限，可能错过构建良好追踪和有前景的超级块的机会。

2. 最长路径方法

最长路径方法在追踪选择上优于贪心算法。以图 4.10 中的加权 CFG 为例，从 if 条件开始，基于节点和边权重的方法会选择 blockA 进行追踪扩展，该追踪沿着假边的代码消耗 1920 个周期；而如果选择真边，追踪包含所有三个块，长度为 2120 个周期，显然更长的追踪有更大的优化潜力。

然而，最长路径方法需要每个基本块的精确执行时间信息，通常用于平均执行时间（ACET）最小化的分析器无法提供这些数据，而 WCET 感知编译依赖于静态 WCET 分析器与编译器框架的紧密集成，能够获取包括块 WCET 在内的精确最坏情况计时数据。

3. 基于最长路径的追踪选择算法

该算法需要源代码级每个基本块的 WCET 估计，由 WCC 的反向注释提供。具体步骤如下：
1. 找到具有最大 WCET 的块 bstart，作为追踪的启发式有前景的起点。
2. 对于包含 bstart 的循环 L，构建有向无环图 GL = (VL, EL)。将 L 中与 L 具有相同循环深度