2024年3月2日，“IEEE/ACM国际代码生成与优化研讨会”（IEEE/ACM International Symposium on Code Generation and Optimization，CGO）在英国爱丁堡召开。CGO是编译领域的顶级国际会议（premier venue）之一，主要关注代码生成与优化，包括纯软件的动静态编译优化和代码生成以及软硬件协同相关技术。
并行处理研究所（PPI）发表的基于自动学习规则的系统级二进制翻译的论文获评CGO 2024会议的杰出论文奖（Distinguished Paper Award），论文信息如下：
Jinhu Jiang, Zhongjun Zhou, Chaoyi Liang, Rongchao Dong, Zhaohui Yang, Wenwen Wang, Pen-Chung Yew, Weihua Zhang.
A System-Level Dynamic Binary Translator Using Automatically-Learned Translation Rules.
IEEE/ACM International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO 2024)
1、降低同步开销优化：宿主机的一个寄存器可能同时保存多个系统状态，这些系统状态被QEMU分开保存在内存中 （如条件码），对此类系统状态同步中，需要对宿主机寄存器状态进行拆解，从而导致较大的同步开销。因此在进行同步操作时，如果对应的状态在切换过程中不会被使用，则将此类“一对多”的系统状态作为整体进行备份，仅当QEMU需要访问它们时再对其进行解析，从而优化单次同步的开销。
2、减少同步次数优化：初始算法中，对每次切换都会做系统状态保存和恢复，但对于连续的切换（如连续memory访问）或者系统状态在后继操作中会被修改，则会导致冗余的状态保存和切换，从而影响性能。针对这些情况，我们将连续指令引起的状态保持和恢复合并，同时通过简单的数据流分析，对移除后继状态被修改状态的恢复，从而移除不必要的同步开销。
3、指令调度：在Guest指令执行过程中，如果define指令和对应use指令中间有其它需要进行系统状态切换的情况发生，在define指令后需要进行状态保存，use指令前需要进行恢复。这种方式会引入大量的系统同步，如果define指令涉及到的系统状态改变不影响其与use指令间其它指令的行为，通过将define指令调度到use指令前可以有效避免不必要的状态同步。
实验结果显示，基于学习规则的方法与QEMU 6.1相比，可在SPEC 2006基准测试的整型和浮点测试集上分别实现平均36%和154%的性能提升，在整个SPEC 2006测试集上平均获得92%的性能提升。此外，在真实应用测试中，该设计可实现平均15%的性能提升。