Análise de desempenho e otimização dos simuladores ArchC

Abstract

Inicialmente, agradeço a Deus pela vida.Aos meus pais, irmãs e a toda minha família que, com muito carinho e apoio, não mediram esforços para que eu chegasse até esta etapa da minha vida.Aos meus orientadores, por seus ensinamentos, paciência e confiança ao longo das supervisões das minhas atividades.Aos meus amigos, pelas alegrias e tristezas compartilhadas. Com vocês, tudo o que tenho produzido na vida é muito melhor.À CAPES e ao FAEPEX, pelo apoio financeiro que possibilitou a realização deste trabalho.Por fim, a todos aqueles que de alguma forma estiveram e estão próximos de mim, fazendo esta vida valer cada vez mais a pena. ResumoGeração automática possui a grande vantagem de automatizar um processo, reduzir o tempo que seria gasto nesta etapa e evitar que erros comuns aconteçam. Porém, de que adianta reduzir o tempo de uma etapa se existe a possibilidade de aumentar o tempo das demais etapas. Em projetos de circuitos digitais, foram desenvolvidas as linguagens de descrição de arquitetura, que possibilitaram o surgimento de ferramentas capazes de gerar automaticamente simuladores, compiladores, etc., que são utilizados para avaliar uma arquitetura sem que esta tenha um hardware propriamente dito. Simuladores gerados automaticamente são utilizados para executar aplicações e averiguar o comportamento destas e da arquitetura sendo projetada. No entanto, caso o simulador gerado não seja eficiente, o tempo de simulação aumenta, podendo superar o ganho obtido pela geração automática, cancelando suas vantagens. Neste caso, como verificar a eficiência do simulador gerado? Uma forma bastante usada é comparar com outros simuladores existentes ou gerar o simulador manualmente para comparação. Comparar com simuladores existentes exigem que estes sejam similares, já gerar manualmente o simulador elimina o propósito da geração automática. Nesse contexto, desenvolvemos uma metodologia para se avaliar os simuladores gerados automaticamente através de perfilamento de código. Isto permitiu a identificação dos gargalos de desempenho e, consequentemente, o desenvolvimento de otimizações na geração de código. Com as otimizações, conseguimos gerar um simulador do modelo MIPS 1,48 vezes melhor.