MemPrint: 利用统计方法从稀疏采样的基于 Pin 的内存轨迹构建程序内存足迹估算

《ACM Transactions on Architecture and Code Optimization》：MemPrint: Constructing Program Memory Footprint Estimations using Statistical Methods from Sparsely Sampled Pin-based Memory Traces

　　

摘要AI 摘要

查看此AI生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。

了解更多登录

摘要

摘要

了解应用程序的精确内存占用是优化其内存行为（通过编译器优化过程）所必需的。然而，获取工作负载的内存占用却颇具挑战。使用 Valgrind 的 Massif 工具跟踪堆分配所提供的信息并不充分，因为栈的使用以及其他映像（如库调用）产生的分配无法被跟踪。因此，有必要对各个内存指令进行插桩以了解程序的真实内存使用情况。然而，对每条内存指令进行插桩是不可行的，因为这会导致程序速度指数级下降，使得对大型程序进行插桩在实际中几乎不可能实现。因此，只能稀疏地对内存引用进行插桩，这就引出了一个挑战：如何从少量访问来估算整个程序的内存占用。为此，我们提出了 MemPrint，一种从稀疏随机内存跟踪中近似整个程序内存占用的统计方法。MemPrint 在使用采样内存跟踪的先前工作基础上取得了显著改进，错误率在 0.29% 至 21.71% 之间，同时将 PIN 的开销降至最低。

AI 摘要

AI 生成的摘要（实验性）

本摘要由自动化工具生成，并非由文章作者撰写或审核。其目的是辅助发现、帮助读者评估相关性，并协助相邻研究领域的读者理解该工作。它旨在补充作者提供的摘要，后者仍然是论文的主要摘要。完整文章仍是权威的正式记录版本。 点击此处了解更多。

点击 此处 对此摘要的准确性、清晰度和实用性发表评论。这样做将有助于改进和未来的重新生成版本。

查看此AI生成的简明摘要，您必须拥有高级访问权限。