二进制翻译是实现软件移植的主要方法.动态二进制翻译受动态执行限制而不能深度优化导致效率较低而传统的静态二进制翻译难以处理间接分支,且现有的优化方法大部分集中在中间代码层,对目标码中存在的大量冗余指令较少关注.针对这一现状,提出一种静态二进制翻译框架sqemu,基于该框架提出了一种对目标码冗余指令进行删除的优化算法.该算法通过分析目标码生成指令特定数据依赖图(instruction-specific data dependence graph,IDDG),再利用该图将活性分析和窥孔优化的2种理论相结合,有效删除目标码中的冗余指令.实验结果表明,利用该算法对目标码优化后,其执行效率得到显著提升,最大提升可达42%,整体性能测试表明,优化后nbench测试集翻译效率提高约20%,SPEC CINT2006测试集翻译效率提高约17%.
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