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Algoritmos e suporte em hardware para projeto de máquinas virtuais eficientes

Processo: 11/05028-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2011
Vigência (Término): 31 de agosto de 2012
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Guido Costa Souza de Araújo
Beneficiário:Divino César Soares Lucas
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Algoritmos   Softwares

Resumo

Este projeto visa investigar algoritmos e técnicas em hardware para auxiliar a implementação de máquinas virtuais eficientes. Máquinas virtuais são programas de computador que emulam uma interface para execução de outros programas, compilados para a interface sendo emulada. Esta tecnologia está presente em diversos sistemas computacionais e é utilizada desde o suporte à linguagens de programação de alto nível, como na máquina virtual Java, até a implementação de processadores com projeto integrado de hardware e software, como é o caso do processador Efficeon [29] da Transmeta. A maioria das máquinas virtuais existentes na literatura utiliza técnicas de emulação similares, como interpretação e tradução dinâmica de inários. De fato, as duas técnicas são muitas vezes utilizadas de forma colaborativa, em uma mesma máquina virtual, para acelerar o processo de emulação e tornar a máquina virtual eficiente. Dada a importância do processo de emulação nas máquinas virtuais, o objetivo deste projeto de pesquisa é a investigação de algoritmos e técnicas em hardware para acelerar o processo de emulação em máquinas virtuais. O projeto será focado na investigação de técnicas para detecção e predição de código "quente". (AU)

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
LUCAS, Divino César Soares. Modeling the performance impact of hot code misprediction in Cross-ISA virtual machines = : Modelagem do impacto de erros de predição de código quente no desempenho de máquinas virtuais. 2013. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação.

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