[发明专利]处理器微体系结构事件的重要性确定方法、介质和设备

权利要求书

1.一种处理器微体系结构事件的重要性确定方法，其特征在于，所述重要性确定方法包括：

对获取的处理器的原始微体系结构事件数据进行预处理，生成预处理数据集；

从所述预处理数据集中初次筛选权重值大于阈值的重要性事件，形成重要性事件数据集；

统计所述重要性事件数据集中各个重要性事件的出现次数，二次筛选出现次数大于预设次数的重要性事件，形成微体系结构重要事件组。

2.根据权利要求1所述的处理器微体系结构事件的重要性确定方法，其特征在于，对获取的处理器的原始微体系结构事件数据进行预处理，生成预处理数据集的方法包括：

对文本文件格式的原始微体系结构事件数据进行属性聚合处理，形成表格文件形式的微体系结构事件数据集；

对所述微体系结构事件数据集进行均值处理，得到每个事件对应的指令总条数的平均值和指令机器总周期数的平均值；

根据每个事件对应的指令总条数的平均值和指令机器总周期数的平均值计算得到每个事件对应的机器周期数；

对每个事件对应的机器周期数进行格式转换处理，得到逗号分隔值文件格式的预处理数据集。

3.根据权利要求2所述的处理器微体系结构事件的重要性确定方法，其特征在于，从所述预处理数据集中初次筛选权重值大于阈值的重要性事件，形成重要性事件数据集方法为：

将所述预处理数据集作为输入数据输入到随机梯度增强回归树模型中，获得各个所述预处理数据集中各个事件的权重值；

将权重值大于阈值的事件保留，形成重要性事件过程数据集，完成一些迭代筛选；

将每一次迭代筛选得到重要性事件过程数据集作为下一次迭代筛选的输入数据输入到随机梯度增强回归树模型，重复预定迭代次数的上述步骤，获得最终的重要性事件数据集。

4.根据权利要求3所述的处理器微体系结构事件的重要性确定方法，其特征在于，统计所述重要性事件数据集中各个重要性事件的出现次数，二次筛选出现次数大于预设次数的重要性事件，形成微体系结构重要事件组的方法包括：

统计每个重要性事件在每种测试程序中出现的次数，并将每个重要性事件在全部测试程序中出现的次数进行叠加，得到每个重要性事件的总出现次数；

保留总出现次数大于阈值的事件，形成微体系结构重要事件组。

5.一种处理器微体系结构事件的重要性确定装置，其特征在于，所述重要性确定装置包括：

预处理模块，用于对获取的处理器的原始微体系结构事件数据进行预处理，生成预处理数据集；

初始筛选模块，用于对从所述预处理数据集中初次筛选权重值大于阈值的重要性事件，形成重要性事件数据集；

二次筛选模块，用于统计所述重要性事件数据集中各个重要性事件的出现次数，二次筛选出现次数大于预设次数的重要性事件，形成微体系结构重要事件组。

6.根据权利要求5所述的处理器微体系结构事件的重要性确定装置，其特征在于，所述预处理模块包括：

聚合单元，用于对文本文件格式的原始微体系结构事件数据进行属性聚合处理，形成表格文件形式的微体系结构事件数据集；

均值单元，用于对所述微体系结构事件数据集进行均值处理，得到每个事件对应的指令总条数的平均值和指令机器总周期数的平均值；

计算单元，用于根据每个事件对应的指令总条数的平均值和指令机器总周期数的平均值计算得到每个事件对应的机器周期数；

转换单元，用于对每个事件对应的机器周期数进行格式转换处理，得到逗号分隔值文件格式的预处理数据集。

7.根据权利要求6所述的处理器微体系结构事件的重要性确定装置，其特征在于，所述初始筛选模块包括：

输入单元，用于将所述预处理数据集作为输入数据输入到随机梯度增强回归树模型中，获得各个所述预处理数据集中各个事件的权重值；

初始筛选单元，用于将权重值大于阈值的事件保留，形成重要性事件过程数据集，完成一次迭代筛选；

所述输入单元还用于将每一次迭代筛选得到重要性事件过程数据集作为下一次迭代筛选的输入数据输入到随机梯度增强回归树模型，重复预定迭代次数的上述步骤，获得最终的重要性事件数据集。