【摘 要】
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作为一种线程级自动并行化技术,线程级推测（thread-level speculation,TLS）能够将非规则串行程序划分为多个线程,并采用一种激进的方式在多核体系结构上并行执行这些线程,以此
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目No.61402015,陕西省宝鸡市科研计划项目No.16RKX1-3,陕西省自然科学基础研究项目No.2017JM6048,宝鸡文理学院院级重点项目No.ZK2017011
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作为一种线程级自动并行化技术,线程级推测（thread-level speculation,TLS）能够将非规则串行程序划分为多个线程,并采用一种激进的方式在多核体系结构上并行执行这些线程,以此提高程序的执行加速性能。针对现有的启发式划分方法对不同特征的程序采用的策略划分,导致部分程序划分效果较差的问题,提出利用机器学习方法从TLS样本集中学习线程划分的知识,并根据程序的特征预测其划分方案,并利用此划分方案对其进行划分。在Prophet编译系统上使用Olden基准程序集对基于程序特征的线程划分方法进行评估
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