New Directions in Worst-Case Execution Time analysis
New Directions in Worst-Case Execution Time analysis
复制标题
最坏情况执行时间分析的新方向
DOI：
--
复制
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
D. Kazakov
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
I. Bate;D. Kazakov
大多数软件工程方法都需要一种包含适当信息的模型。实时系统也不例外。一个重要的问题是，所需的信息并非总是可以自由地获得，并且使用手动方法得出了时间和金钱的昂贵。先前的工作表明，在软件测试期间得出的机器学习信息如何用于导出循环界限，这是最差的执行时间分析问题的一部分。在本文中，我们通过研究分支预测问题来建立这项工作。
Most software engineering methods require some form of model populated with appropriate information. Real-time systems are no exception. A significant issue is that the information needed is not always freely available and derived it using manual methods is costly in terms of time and money. Previous work showed how machine learning information derived during software testing can be used to derive loop bounds as part of the Worst-Case Execution Time analysis problem. In this paper we build on this work by investigating the issue of branch prediction.