动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器

本发明公开了一种动态自适应采样仿真预热优化方法及高性能CPU仿真器，准备指令流，实时提取各程序片段的动态特征，动态特征包括指令混合比向量、分支历史熵、缓存访问时空矩阵；获取各程序片段的预热距离误差曲线，计算预热距离误差曲线的曲率参数；采用深度学习模型构建预热敏感度预测模型，模型输入为步骤一的动态特征，输出为预热距离误差曲线的曲率参数，对预热敏感度预测模型进行训练；得到采样程序片段的预热距离误差曲线的曲率参数；基于强化学习框架制定预热距离分配策略，对采样程序片段进行预热距离分配。本发明动态适应性好，仿真准确度高，效率高，广泛适应各种高性能处理器。