專利名稱：基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法
基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，涉及嵌入式系統(tǒng)，特別是一種嵌入式系統(tǒng)寄存器的 分配方法，可用于解決在嵌入式系統(tǒng)中寄存器數(shù)量較少，中間變量相互沖突較多的情況下， 能夠在較短的時(shí)間內(nèi)將中間變量存儲(chǔ)到寄存器中，提高程序編譯效率。
背景技術(shù)：
在嵌入式系統(tǒng)中，隨著穩(wěn)定性和復(fù)雜性的要求越來(lái)越高，需要的程序的規(guī)模也越 來(lái)越大。對(duì)于實(shí)現(xiàn)同一種功能，無(wú)論是在花費(fèi)還是后期維護(hù)方面，用軟件技術(shù)總是要比用硬 件技術(shù)理想的多。所以，嵌入式系統(tǒng)中基于軟件的技術(shù)就受到了很大的歡迎。但是由于嵌 入式系統(tǒng)中存儲(chǔ)容量有限，因此，在嵌入式系統(tǒng)上的編譯器要比在高端機(jī)上的編譯器面臨 更多問(wèn)題。要想極大地提高嵌入式系統(tǒng)中程序的執(zhí)行效率，關(guān)鍵的一步就是在寄存器分配 上對(duì)程序的執(zhí)行性能進(jìn)行優(yōu)化，所謂寄存器分配就是指將程序的中間變量分配到可用的寄 存器中，由于寄存器數(shù)量有限，那么不能被分配到寄存器中的變量，將不得不花費(fèi)更多的時(shí) 間來(lái)保存到外存儲(chǔ)器中，從而影響了程序的執(zhí)行效率。如何提出一個(gè)高效的寄存器分配算 法，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)充分地提高嵌入式系統(tǒng)對(duì)寄存器的利用率，降低這種由于將中間 變量被迫溢出到外存儲(chǔ)器中而帶來(lái)的影響，一直是很多學(xué)者努力和研究的方向。到目前為 止，現(xiàn)有的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配算法，如混合進(jìn)化算法HEA，利用遺傳算法的思想，在對(duì)種 群規(guī)模初始化之后，通過(guò)免沖突交叉算子CFPX盡量使每個(gè)寄存器中的變量不沖突，然后通 過(guò)本地查找技術(shù)LSP讓變量在單一個(gè)體中的寄存器之間進(jìn)行調(diào)整從而降低總個(gè)體的溢出 代價(jià)。隨時(shí)記錄每一次迭代過(guò)程中產(chǎn)生的最優(yōu)個(gè)體，進(jìn)而得到最終的最優(yōu)個(gè)體，也就得到了 寄存器分配辦法。但是由于進(jìn)化算法進(jìn)行群體搜索，在搜索過(guò)程中弓I入遺傳運(yùn)算，使群體可 以不斷進(jìn)化。所以速度很慢，得到最優(yōu)的寄存器分配辦法需要大量的時(shí)間。而較早的優(yōu)化 圖著色啟發(fā)式算法0CH，設(shè)計(jì)相對(duì)簡(jiǎn)單，是對(duì)圖著色啟發(fā)式算法的一種改進(jìn)，用時(shí)很少，但寄 存器分配的效果也與HEA相差甚遠(yuǎn)。其具體操作流程如圖1所示，其中關(guān)鍵的步驟是簡(jiǎn)化 和選擇。簡(jiǎn)化過(guò)程中首先要建立一個(gè)空棧，然后重復(fù)下面兩個(gè)步驟直到把圖中所有節(jié)點(diǎn)都 分配到寄存器為止。
(1)如果存在一個(gè)節(jié)點(diǎn)Ii的度<眾，k是寄存器的數(shù)量。那么就從圖中刪除^和 以其作為一個(gè)端點(diǎn)的所有的邊，并將Ii存入棧中分配寄存器。
(2)否則，選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)Ii溢出，從圖中刪除Ii和以其作為一個(gè)端點(diǎn)的所有的邊， 并將Ii溢出。
完成簡(jiǎn)化過(guò)程之后進(jìn)行選擇，從棧中依次退出節(jié)點(diǎn)變量，給節(jié)點(diǎn)分配與它的鄰接 節(jié)點(diǎn)不同的寄存器。這兩個(gè)方法各有優(yōu)勢(shì)，但從實(shí)際的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配問(wèn)題去考慮， 由于HEA需要大量的時(shí)間，所以實(shí)際應(yīng)用意義并不是很大，OCH雖然用時(shí)非常少，但是效果 極差，也達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用的目的。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服以上現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于反圖描述的嵌入式系 統(tǒng)寄存器分配方法，以降低編譯過(guò)程中寄存器分配的時(shí)間，減少中間變量的溢出代價(jià)和溢 出個(gè)數(shù)，從而提高寄存器的使用效率，達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的目的。
實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的技術(shù)方案是把嵌入式系統(tǒng)寄存器分配問(wèn)題首先用圖著色問(wèn)題來(lái) 描述；然后再將其轉(zhuǎn)換成反圖模型G，在反圖模型G中，用圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)中間變 量，每一條邊連接的兩個(gè)中間變量可以放在同一個(gè)寄存器中；最終要把代表中間變量的N 個(gè)節(jié)點(diǎn)分配到M個(gè)寄存器中，以使溢出到外存儲(chǔ)器中的中間變量個(gè)數(shù)和代價(jià)盡可能的小。 具體步驟包括如下
(1)繪制出嵌入式系統(tǒng)在程序編譯過(guò)程中產(chǎn)生的中間變量相互干擾圖H，并給出 每個(gè)中間變量的溢出代價(jià)；
(2)對(duì)中間變量相互干擾圖H進(jìn)行反圖操作，得到反圖模型為G = {N, Μ, V，Ε, S}， 其中N代表中間變量總數(shù)，M代表所給的寄存器數(shù)量，V代表所有中間變量的節(jié)點(diǎn)集，節(jié)點(diǎn)分 別標(biāo)記為0，1,2... N-I, E代表所有的無(wú)向邊的集合，S代表所有中間變量溢出代價(jià)的集合；
(3)將嵌入式系統(tǒng)所給的M個(gè)寄存器分別記為R1A2，.. .，&，并設(shè)定有無(wú)窮多個(gè)臨 時(shí)寄存器，分別記為TR1, TR2, ... , TRf...；
(4)在反圖模型G中，分別以圖G中每個(gè)節(jié)點(diǎn)為中心點(diǎn)，判斷該中心點(diǎn)與其所有有 連接的節(jié)點(diǎn)及其邊所構(gòu)成的子圖是否為完全圖，若為完全圖則將其定義為完全分割圖，該 完全分割圖如果有且只有一個(gè)，則選擇下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器，將完全分割圖中的節(jié)點(diǎn) 放入其中，直接執(zhí)行步驟(5)；若該完全分割圖不唯一，則選擇出溢出代價(jià)最大的完全分割 圖中包含節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的一個(gè)完全分割圖，將其節(jié)點(diǎn)放入下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器中，直接 執(zhí)行步驟(5)；若反圖模型G中不存在完全分割圖，則直接把反圖模型G看作一個(gè)不包含完 全分割圖的子圖G'，跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟(6)；
(5)在反圖模型G中刪除已經(jīng)放到臨時(shí)寄存器中的完全分割圖，重復(fù)步驟(4) (5)，直到得到一個(gè)不包含完全分割圖的子圖G'；
(6)在不包含完全分割圖的子圖G'中，分別以圖G'中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為中心點(diǎn)，在 每個(gè)中心點(diǎn)與其所有有連接的節(jié)點(diǎn)及其邊所構(gòu)成的子圖Pi中，尋找？1中溢出代價(jià)最大的最 大完全子圖Fi ；從Fi中選擇溢出代價(jià)最大的最大完全子圖中包含節(jié)點(diǎn)最多的一個(gè)最大完全 子圖，將放入下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器中，其中i依次取G'中所包含的節(jié)點(diǎn)；
(7)在G'中刪除Fmax，得到G'的更新圖G"，對(duì)G"重復(fù)步驟⑷ (7)的操作， 直到所有節(jié)點(diǎn)都放入臨時(shí)寄存器TI^中，其中j = 1. . . L，L為完全分配所有節(jié)點(diǎn)所需臨時(shí) 寄存器的數(shù)量；
(8)將臨時(shí)寄存器TRj (j = 1. . . L)中的節(jié)點(diǎn)變量存儲(chǔ)到嵌入式系統(tǒng)寄存器= 1. . . Μ)中；若L < M，溢出變量個(gè)數(shù)為零，溢出代價(jià)為零，則分配結(jié)束；若L > Μ，則會(huì)有中間 變量溢出到外存儲(chǔ)器中，根據(jù)混合進(jìn)化算法HEA中的沖突最小原則，將臨時(shí)寄存器1 (j = M+1...L)中的中間變量也放入嵌入式系統(tǒng)寄存器Rk (k= 1...M)中，并使用本地搜索技術(shù) LSP方法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，分配結(jié)束。本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)
1)本發(fā)明由于引入了反圖操作，使得中間變量之間的相互關(guān)系變的更加明確，充 分的利用圖論的有關(guān)知識(shí)，相比傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法，本發(fā)明降低了中間變量的溢出代價(jià)和溢出個(gè)數(shù)，提高了寄存器分配的效果。
2)本發(fā)明中由于引入了完全分割圖操作和最大完全子圖操作，能夠一次性將盡可 能多的不沖突節(jié)點(diǎn)放到同一個(gè)寄存器中，相比混合進(jìn)化算法，由于本發(fā)明能夠一次性的將 節(jié)點(diǎn)分配完畢，所以節(jié)省了寄存器分配時(shí)間，提高了程序編譯效率，為實(shí)際的工程應(yīng)用提供 的了一個(gè)較好的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配算法。


圖1是現(xiàn)有優(yōu)化圖著色啟發(fā)式算法OCH的流程圖2是本發(fā)明的流程圖3是本發(fā)明具體實(shí)例中間變量的相互干擾圖4是本發(fā)明具體實(shí)例中間變量相互干擾圖的反圖5是本發(fā)明具體實(shí)例得到的要放入臨時(shí)寄存器中的完全分割圖6是本發(fā)明具體實(shí)例反圖的更新圖7是本發(fā)明具體實(shí)例以更新圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)為中心點(diǎn)，每個(gè)中心點(diǎn)與其所有有連 接的節(jié)點(diǎn)及其邊所構(gòu)成的子圖8是本發(fā)明具體實(shí)例各個(gè)子圖中的最大完全子圖9是本發(fā)明具體實(shí)例得到的要放入臨時(shí)寄存器中的最大完全子圖10是本發(fā)明具體實(shí)例經(jīng)過(guò)第一次循環(huán)后中間變量相互干擾圖反圖的更新圖。
具體實(shí)施方式
參照附圖2本發(fā)明具體步驟，結(jié)合一個(gè)具體實(shí)例描述如下
步驟1.根據(jù)中間變量的相互干擾圖建立反圖模型G。
該實(shí)例中間變量的相互干擾圖如圖3所示，圖中的節(jié)點(diǎn)0-9代表了十個(gè)中間變量， 并且每一條邊所連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)表示它們所代表的中間變量的生命周期有重疊，不能放在 同一個(gè)寄存器中。表1給出了各個(gè)節(jié)點(diǎn)所代表的中間變量不能被存儲(chǔ)到寄存器中時(shí)，被迫 溢出所消耗的溢出代價(jià)，例如溢出節(jié)點(diǎn)0的溢出代價(jià)為1，溢出節(jié)點(diǎn)1的溢出代價(jià)為3。
表1各個(gè)節(jié)點(diǎn)溢出到外存儲(chǔ)器時(shí)所消耗的溢出代價(jià)表
權(quán)利要求
1.一種基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，包括如下步驟(1)繪制出嵌入式系統(tǒng)在程序編譯過(guò)程中產(chǎn)生的中間變量相互干擾圖H，并給出每個(gè) 中間變量的溢出代價(jià)；(2)對(duì)中間變量相互干擾圖H進(jìn)行反圖操作，得到反圖模型為G= {N, Μ, V，E，S}，其 中N代表中間變量總數(shù)，M代表所給的寄存器數(shù)量，V代表所有中間變量的節(jié)點(diǎn)集，節(jié)點(diǎn)分別 標(biāo)記為0，1,2... N-I, E代表所有的無(wú)向邊的集合，S代表所有中間變量溢出代價(jià)的集合；(3)將嵌入式系統(tǒng)所給的M個(gè)寄存器分別記為&，&，... , ，并設(shè)定有無(wú)窮多個(gè)臨時(shí)寄 存器，分別記為 TR1, TR2, . . .，TRf...；(4)在反圖模型G中，分別以圖G中每個(gè)節(jié)點(diǎn)為中心點(diǎn)，判斷該中心點(diǎn)與其所有有連接 的節(jié)點(diǎn)及其邊所構(gòu)成的子圖是否為完全圖，若為完全圖則將其定義為完全分割圖，該完全 分割圖如果有且只有一個(gè)，則選擇下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器，將完全分割圖中的節(jié)點(diǎn)放入 其中，直接執(zhí)行步驟(5)；若該完全分割圖不唯一，則選擇出溢出代價(jià)最大的完全分割圖中 包含節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的一個(gè)完全分割圖，將其節(jié)點(diǎn)放入下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器中，直接執(zhí)行 步驟(5)；若反圖模型G中不存在完全分割圖，則直接把反圖模型G看作一個(gè)不包含完全分 割圖的子圖G'，跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟(6)；(5)在反圖模型G中刪除已經(jīng)放到臨時(shí)寄存器中的完全分割圖，重復(fù)步驟(4) (5)， 直到得到一個(gè)不包含完全分割圖的子圖G'；(6)在不包含完全分割圖的子圖G'中，分別以圖G'中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為中心點(diǎn)，在每個(gè) 中心點(diǎn)與其所有有連接的節(jié)點(diǎn)及其邊所構(gòu)成的子圖&中，尋找？1中溢出代價(jià)最大的最大完 全子圖Fi ；從Fi中選擇溢出代價(jià)最大的最大完全子圖中包含節(jié)點(diǎn)最多的一個(gè)最大完全子圖，將放入下標(biāo)最小的空臨時(shí)寄存器中，其中i依次取G'中所包含的節(jié)點(diǎn)；(7)在G'中刪除Fmax，得到G'的更新圖G"，對(duì)G"重復(fù)步驟⑷ (7)的操作，直到 所有節(jié)點(diǎn)都放入臨時(shí)寄存器TI^中，其中j = 1...L，L為完全分配所有節(jié)點(diǎn)所需臨時(shí)寄存 器的數(shù)量；(8)將臨時(shí)寄存器1 (j = 1. . . L)中的節(jié)點(diǎn)變量存儲(chǔ)到嵌入式系統(tǒng)寄存器Rk (k = 1. . . M)中；若L < M，溢出變量個(gè)數(shù)為零，溢出代價(jià)為零，則分配結(jié)束；若L > M，則會(huì)有中間 變量溢出到外存儲(chǔ)器中，根據(jù)混合進(jìn)化算法HEA中的沖突最小原則，將臨時(shí)寄存器1 (j = M+1...L)中的中間變量也放入嵌入式系統(tǒng)寄存器Rk (k= 1...M)中，并使用本地搜索技術(shù) LSP方法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，分配結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，其中步驟(2) 所述對(duì)繪制的中間變量相互干擾圖進(jìn)行反圖操作，是保持原圖中節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不 變，將原圖中每對(duì)節(jié)點(diǎn)間原有的連接邊刪除，添加原圖中不存在的連接邊，即可得到反圖模 型G。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，其中步驟(4) 所述的完全分割圖的溢出代價(jià)，是完全分割圖中所包含節(jié)點(diǎn)的溢出代價(jià)之和。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，其中步驟(6) 所述的最大完全子圖的溢出代價(jià)，是最大完全子圖中所包含節(jié)點(diǎn)的溢出代價(jià)之和。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種基于反圖描述的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，主要解決現(xiàn)有啟發(fā)式算法雖然分配寄存器所需時(shí)間較短但是分配效果極差，而混合進(jìn)化算法雖然分配效果很好但是所需時(shí)間太長(zhǎng)的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟是(1)對(duì)中間變量的相互干擾圖取反圖，得到反圖模型G；(2)將反圖模型中的所有節(jié)點(diǎn)分配到臨時(shí)寄存器中；(3)對(duì)已得到的寄存器分配結(jié)果使用本地查找技術(shù)LSP進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是引入了反圖操作、完全分割圖操作和最大完全子圖操作，充分應(yīng)用圖論的有關(guān)知識(shí)，能在短時(shí)間內(nèi)得到非常好的嵌入式系統(tǒng)寄存器分配方法，提高嵌入式系統(tǒng)程序編譯效率，更加具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G06F9/45GK102033773SQ20101054067
公開(kāi)日2011年4月27日 申請(qǐng)日期2010年11月12日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月12日
發(fā)明者于昕, 吳建設(shè), 尚榮華, 戚玉濤, 李陽(yáng)陽(yáng), 焦李成, 暢志艷, 緱水平, 陳為勝 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)