現在的程序員和系統(tǒng)架構師有比以往更多的軟件可用于SoC（單片系統(tǒng)）設計，但也面臨著一個日益困擾他們的問題：如何在設計前期，在硅片拿到手以前評估和優(yōu)化軟件的性能。為解決這個問題，程序員們轉向虛擬平臺，這種平臺采用軟件來對目標硬件的架構和功能建模。
當設計師們小心地在其它軟件工具幫助下完成這個任務時，這些平臺被證明是有效的方法，可以對很多重要性能的度量做出早期評估，如有關嵌入軟件功能好壞及其與現有硬件的互相影響。虛擬平臺可以預測CPU效率、數據傳輸率以及緩存失中率、中斷等待時間、功能性熱點，以及其它性能的度量。
為了便于理解和體會虛擬平臺的性質與價值，考慮這樣一個例子：評估一個USB系統(tǒng)軟件棧的性能。開發(fā)者的選擇是有相當的理由，因為USB2.0有480Mbps的傳輸速率，是承載實時音、視頻數據的常見選擇。因此，USB在多媒體產品中得到日益廣泛的應用，如機頂盒和手機。
由于USB的互動中包含有復雜的協(xié)議和軟、硬件之間大量的相互依賴，因此特別需要這種平臺的幫助。這種情況下，不僅要求軟件架構盡早確認USB系統(tǒng)軟件，而且要估算出軟件在CPU上的負載，
此外還有中斷等待時間的影響，從而保證USB確實是一個可行的選擇。
這種性能預估要求虛擬平臺能夠對實際硬件功能，包括處理器、緩存和系統(tǒng)內存、USB外設、USBEHCI（擴展型主控制器接口），以及USB設備等，建立非常接近的模型。此外，還需要一個剖析工具來尋找軟件棧中的功能熱點，精確地預測出完成功能所需時間。開發(fā)人員用平臺得到的結果，與理論預測值做對照調整，而平臺也可以檢驗USB棧在實際硬件上實現性能的穩(wěn)定性。另外，當開發(fā)人員修改軟件棧時，平臺還可以精確地反映出性能的變化。
在本例中，設計師想出一種評估USB系統(tǒng)軟件棧性能的方法，該軟件棧運行在嵌入機頂盒芯片中的DVR（數字視頻錄像機）子系統(tǒng)中。DVR含有一個錄/放音、視頻數據流的USB硬盤驅動器。USB軟件棧包括一個單線程DVR應用實例，它用驅動器完成一系列讀、寫操作。
功能平臺非常詳盡地模仿DVR硬件的運作，揭示出重要的時序參數。特別是該平臺建立了一個USB主控制器、硬盤驅動器和系統(tǒng)內存與緩存的模型。平臺有一個新穎的功能，它含有一個用SystemC寫成的事務級模型，以此證明該方案能夠用于建立評估復雜嵌入軟件的虛擬平臺。開發(fā)人員一般采用RTL（寄存器傳輸級）模型建立系統(tǒng)硬件的模型，與事務級模型相比，這種方法的抽象層次較低。
平臺設置
虛擬平臺包括一個USB2.0EHCI、一個USB硬盤驅動器、一個緩存仿真器、一個主處理器指令集仿真器，以及系統(tǒng)內存。USB2.0EHCI模仿主控制器的功能，提供480Mbps數據速率下的精確時序值，以及基于內存模型的內存訪問時間，還有EHCI寄存器的讀、寫時間。EHCI亦作為一個DMA主控，可以不通過緩存訪問系統(tǒng)內存。
為了跟蹤所有的指令與數據存取，USB軟件棧運行在一個在事務級硬件模型上建立的指令集仿真器上。指令與數據記錄通過虛擬平臺，測量CPU使用率、緩存失中率以及中斷等待時間等。另外，用一個高度可配置、可擴展和模塊化的剖析工具Flexperf判別功能熱點，幫助完成軟件棧的排錯。
系統(tǒng)在尋址硬盤驅動器時是按照劃分為扇區(qū)的I/O文件，符合海量存儲設備規(guī)格，包括USB實施者論壇的“bulk-only”規(guī)格。于是，它可以通過端點0執(zhí)行所有標準的設備請求。它還可以執(zhí)行一個SCSI命令的子集，通過端點1和2與DVR相關。
緩存仿真器對一個可配置的緩存建模，該仿真器包括一個環(huán)繞式處理程序Dinero、一個追蹤驅動的開放源緩存仿真器。作為系統(tǒng)處理器，圍繞指令集仿真器的處理程序為一個216MHzSTMicroelectronicsC2CPU內核建模。仿真器將處理器的內存訪問轉換為事務級模型。開發(fā)者將系統(tǒng)內存建模為一個RAM陣列，所有模型的連接都通過一個大體上基于ARMAHB（先進高性能總線）的精確事務通道和一個開發(fā)者在USB上松散建模的通道。
調用該平臺對軟件性能參數的評估是一個分兩步走的過程（圖1）。第一步，USB棧運行在ST20指令集仿真器上。這個過程生成一個追蹤文件，它記錄了所有的指令內存和數據內存訪問，以及硬件啟動的任何中斷。第二步，有一個流量發(fā)生器對追蹤文件進行語法分析，并在一個精確事務的通道上生成等效的事務級操作。
兩步走的評估過程體現出芯片設計的一般步驟。在第一步中，設計師將設計分解為獨立的功能塊，它們并行運行實現所需的應用功能。因此，第一個平臺只包括功能模型，而沒有參考時間。設計師用相同的功能塊，可以有不同的實現方法（主要是時序和性能模型），這就是第二步完成的任務。這個方案可以讓用戶使用一組相同的基準功能，嘗試各種微架構的實現。
結果就是一個基于SystemC的公共平臺，它沒有外部依賴性，SystemC仿真器的時間作為評估性能的基準。同樣，系統(tǒng)將指令與數據內存抽象成為SystemC事務級模型，準確地仿真訪問時間。這種兩步走方案還簡化了緩存仿真器與流量發(fā)生器的連接，這是一種在硬件上對緩存影響建模的方法。
性能參數
虛擬平臺生成的性能值是從運行應用程序的SystemC仿真器上獲得的總時間，相當于在實際硬件上運行的總時間。應用程序的運行時間依次與指令訪問時間以及與EHCI、緩存和其它功能相關的等待時間有關。從這些值中，可以確定重要的性能度量，如CPU占用率、數據傳輸率、緩存失中率，以及中斷的次數。
當然，CPU占用率是評估棧性能的最重要參數，它是CPU在執(zhí)行軟件棧時所花費時間的百分比。它表示CPU無法運行其它應用程序的時間。但是，要確定CPU占用率，必須首先確定并減掉CPU空閑時間?？臻e時間是軟件棧在空閑線
程上花費的時間，此時它等待一個硬件產生的中斷。這個空閑時間發(fā)生在樣例DRV應用程序向硬盤提交一個數據塊或從硬盤讀出一個數據塊以后，但在開始下一個傳輸的硬件中斷發(fā)生之前。必須將此時間從總時間中減去，因為嚴格來說，在這個時間內，USB軟件棧并不占用CPU。
[!--empirenews.page--]在這個點上，可以調用Flexperf剖析工具來測量CPU花費在空閑線程上的時間。將輸入追蹤文件以及一個映像文件饋送給剖析工具，前者中包含程序計數器和相應的時間。映像文件定義了與空閑線程功能有關的起始和終止地址。從這些輸入內容中，剖析工具可以計算出在空閑線程上花費的時間，接下來就可以從CPU時間中減去這些空閑時間，獲得準確的CPU占用率數字。
還可以將通過USB的總數據量（包括控制、批量和協(xié)議信息）除以運行應用程序的總仿真時間，計算出通過USB的數據傳輸率。但是，USB2.0的480Mbps速率只是一個理論最大值。由于協(xié)議開銷問題加上從系統(tǒng)內存獲取計劃表和數據也要消耗時間，尤其是當EHCI緩存較小時，所以實際的數據速率要低得多。軟件將數據提交給硬件的速率亦會限制數據的速率。
當你提供有內存流量信息的Dinero開放源緩存仿真器時，它會生成有關指令、數據和總失中率的統(tǒng)計數字。從這個數據中，可以確定最佳的緩存配置。為了在ST20主處理器追蹤文件中記錄中斷的次數，可以累計ST20回繞式處理器捕獲的中斷數。從這些基本性能數字可以得到一些其它參數，包括指令集仿真器報告的執(zhí)行指令總數、CPU的執(zhí)行時間（總時間減去空閑時間）、CPU的總指令執(zhí)行時間，以及總CPU讀、寫時間。
本例中虛擬平臺獲得的性能結果是超出了本文討論范圍的數學推導。但是，這些推導的內容包含最大SCSI緩沖、讀/寫操作時傳輸的數據量、系統(tǒng)軟件為中斷服務花費的時間，以及處理與硬盤驅動器有關的SCSI命令的時間等之間的關系。
使用虛擬平臺，可以得到塊的大小、總數據傳輸量、緩存參數、數據傳輸機制、棧尺寸、CPU占用，以及其它重要的性能數據等結果。通過虛擬平臺的預測與硬件結合起來，可以極大地簡化開發(fā)確定過程。
例如，虛擬平臺表明增加塊大?。疵看巫x、寫操作時傳輸的數據量）可以降低CPU占用率（表1）。但是，塊越大，降低的程度越少。平臺亦預測CPU使用率會隨數據傳輸量的增加而下降。平臺作這些預測的前提是采用216MHz的ST20-C2內核，10ns緩存命中等待時間，160ns的單字內存訪問時間，以及可在等待硬件中斷前緩沖最多256kB數據。該平臺亦假定緩存模型含有8kB、雙向、組合式指令與數據緩存，每個有16B的塊。另外，它還假定USB的傳輸速率為80MB/s。
出人意料的是，平臺指出緩存大小對USB棧的性能影響不大。一次實驗改變了主要緩存的參數，如大小、組合以及塊大小。雖然不同參數對整個應用程序的請求丟失有很大的差異，但對CPU占用率的影響不明顯。在這個仿真階段，用初始化的CPU時間（包括設備計數）減去運行應用程序的總CPU時間，得到CPU占用率。結果清楚地顯示，硬盤的讀、寫操作包括對指令內存和數據內存的正常訪問，即由于讀、寫操作在時間和空間上的高度本地化，對硬盤驅動的丟失的總次數近似為恒定，而與緩存參數的變化無關。
表2總結了不同緩存大小的結果。在所有情況下（組合為2，塊尺寸為16kB），指令緩存和數據緩存都是一樣的。表3顯示同為16kB、8kB緩存不同組合值的結果。表4則是組合為2，塊大小為8kB緩存的結果。
這些結果均假定有一個5ns的緩存命中等待時間，四個字訪問，每個字花費時間為160ns。
緩存大小對CPU效率的影響很小，與此相反，EHCI將數據移入、移出內存的方式之間則有很大不同。拷貝語義學（copy-semantics）方法將數據從緩存區(qū)移到一個EHCI可訪問的非緩存區(qū)。非拷貝語義學（Noncopysemantics）則假設EHCI可以訪問包含所需數據的內存區(qū)。在這種方法中，內存區(qū)是未經緩存的，傳給EHCI的是一個指向內存位置的直接指針。
這兩種機制的性能數字有著很大的差異，因為在非拷貝語義學情況下，不用將數據從一個內存區(qū)拷貝到另一個內存區(qū)，這就省去了所有的移動指令，當移動大量數據時極大地減輕了工作量。例如，當重復64次以256kB傳送32MB數據時，虛擬平臺顯示的數據速率和CPU占用率，拷貝語義學方式分別為5051kB/s和6%，而非拷貝語義學方式分別為7700kB/s和40%。
在評估棧大小的效果時，一般預測認為較小的棧會減少CPU占用，而虛擬平臺得到與直覺相反的結果（表5）。除CPU占用以外，表中顯示較大的棧還會增加一個應用程序執(zhí)行的指令數。
但是，修改堆的大小時結果保持不變。（堆是一個內存區(qū)，應用軟件可以作直接分配和解除分配。與之相比，棧的管理是通過編譯器，而不是應用程序。）這些結果令人驚訝，因為棧是受到編譯器控制，它的大小應該沒有關系，而在其他情況下，表現為216MHz處理器時鐘速率和10MB/s數據速率。
雖然虛擬平臺得到了有希望的結果，但它仍與硬件的工作有不一致的地方。例如，ST20處理器流量發(fā)生器的模型過于簡單。它假定每條指令的執(zhí)行階段都是一個恒定的平均時間，但事實并不總是這樣。此外，流量發(fā)生器建模時既無處理器流水線停頓也無任何流水線停頓的情況。不過，這些因素之間有些相互抵消，得到的結果還算準確。
現在的工作重點集中在建立更復雜平臺和開發(fā)無縫的方法上，用于評估任何軟件棧的性能。例如，正在進行的是虛擬平臺與Flexperf這種剖析工具相結合，使軟件編程人員和系統(tǒng)架構師有一個統(tǒng)一的方法，能夠評估并增強嵌入式代碼的性能。
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