掌握滚动码原理与代码分析：从SimpleScalar实验详解到高级技术

本资源是一份详细的计算机体系结构实验指导书，名为"山东大学软件学院计算机体系结构实验指导书"，由戴鸿君编写，旨在帮助学生理解和实践在SimpleScalar模拟器上进行的多个关键实验。课程涵盖了滚动码原理的学习，并对每个实验进行了深入解析。 章节3.6"代码分析"是该指南的重要部分，它涉及到对代码执行过程中的各种指标的理解和解读。首先，这一节介绍了几个关键的统计量，如`sim_num_insn`（总共提交的指令数）、`sim_num_refs`（总共提交的装载/存储指令数）、`sim_num_branches`（总共提交的分支指令数）等，这些是衡量程序执行效率的基础数据。`sim_elapsed_time`（总共的模拟时间）和`sim_inst_rate`（模拟速度）则揭示了程序运行的时间效率和指令处理速率。 在这个章节中，学习者将学会如何通过分析这些统计数据来理解程序的行为，例如，`sim_num_loads`和`sim_num_stores`可以用来评估程序的内存访问模式，`sim_num_branches`则反映了分支预测的性能。`sim_total_insn`、`sim_total_refs`等则表示实际执行的指令数，帮助评估指令优化和执行效率。 代码分析不仅涉及静态分析（查看源代码结构），还包括动态分析（监控程序运行时的性能），通过对比`sim_num_insn`和`sim_total_insn`，可以了解哪些指令被优化或删除，从而理解编译器和处理器优化策略。此外，这部分内容还可能包含对指令流水线的影响分析，因为不同的代码结构会影响流水线的利用率和吞吐量。 通过对代码的深入分析，学生能够提升对计算机体系结构工作原理的直观认识，包括超标量设计、动态分支预测、乱序执行、推断执行、缓存性能优化以及多线程并行处理等方面。每一项实验都旨在通过具体操作和分析，强化理论知识与实践操作的结合，提升学生的编程技能和问题解决能力。整个过程强调了动手实践和理论解释的重要性，有助于培养未来的软件工程师和系统架构师。