EIS－T　R　一一　76－3

｛：fiiii｝’〉“’r　Dj｝／！lgfift．．”nj．ig．．：；．

　　　　　　義一

　　　　、蛙　　竃圏発

AN　ANALYSIS　OF　PROGRAM　BEHAVIOR

　　　　　　　　　　　　by

　　　　　　　　Tomoo　Nakamura

　　　　　　　　Hajime　Kitagawa

　　　　　　　　Hiroshi　Hagiwara

July　7，1976

E工S－TR－76－3

＊

AN　ANALYS工S　O：F　PROGRAM　BEHAV工OR

＊＊

Tomoo　Nakamura

＊＊＊

Hajime　Kitagawa

＊＊＊＊

Hiroshi　Hagiwara

July　7，　1976

　　　　　　Abstrac’ヒ

　　　　　　As　computer　systems　have　increased　their　complexity　rit　has　become　very　important　・ヒ。　analyze　the　systemefficiency．　工n　’ヒhe　anaZysis　of　compu’ヒer　systems　r　it　isfairly　of　use　to　have　the　knowledge　of　dynamic　behaviorof　programs　under　execution．　This　paper　is　an　empiricalstudy　of　program　behavior．　We　prepared　an　address　tracerwhich　recorded　the　memory　reference　patterns　of　programsand　got　the　traced　data　for　severai　programs．　By　usingthese　da’ヒa　we　analyzed　some　kinds　of　proqram　behavior：run　length；　branch　dis’ヒance；　memory　demand，　stackdistance　frequency．for　typical　replacemen・ヒ　algori’ヒhms（］li　RU　and　OPT）；　instruction　buffering．　　工n　this　paper

we　present　the　results　of　the　measurement　and　analysis．

＊This　report　is　a　revised　edition　of　our　paper　appeared　in　Journalof　工nformation　Processing　Society　of　Japan，Vol．15，No．1（1974）．★★工nstitute　of　Elec七ronics　and　工nformation　Science，　University　ofTsukuba，　：Niihari－Gun，　工baraki　300－31，　Japan★★★Data　Processing　Center，　1くyoto　Universi・ヒy，　Sakyo－ku　r　Kyoto　606，Japan★★★★Department　of　工nformation　Science，　Kyoto　University，　Sakyo－ku，Kyo’ヒ0　606，　Japan

工．　工ntroduction

　　　　　As　computex　systems　have　increased，．their　complexity，．　it　has

become　very．important　to　evaluate．　the　．syStem　performance　or．

analyze　the　．system　efficiency．，　．Tn　the　analysis　of・　computer

systems，・・：the・re　are．many　cases　in　which・i七is　Qf　use・to・I　have・・：ヒ｝｝e

knowledge　of／　the　dynamic・behavior　of　programs　under－execution．

TypiCaユ　examples・of　the　cases．are　the・analysi．s・of．’paqed．：nemQry・’・　；r

systems　i！．’7’一？，一buffer．　rnemor．y－systems”r7’8？　jnterieaved　・・rnemory／　・sy．stems，’6＞

and　segmentationed　rnemory　systems．　’ D・ C，．　．．．　，　L－

　　　　　The　information　about　program　behavior　can　be　obtained　iby

measuring　and　analyzing　’ヒhe　memory．reference・patterns　gf・aC’しual

prograrns　under，execu．tion．　Then，．　We　prepared　an　addr’ess，tracer

which　recorded・the　memory　yeference　patterns・・　pE　user一，　pr．Qgxams．・r

and　go・ヒ　・ヒhe　・ヒraced　data　for　several　programs・　By　usi．ng．’ヒhese

da’ヒa．We　analyzed．　some・kinds　of．　program　behavi◎r　：．一run．・length．；　branch

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　s＞

distance；・memory　（皐emand7・．stack．diS’ヒance　frequenCy　for　’ヒypiqa工

replacement・algorith璋s　．（：LRU．and　OP壬）；．ins七ruction，．1一，uf’feri．n．g．．

工n　this　paper　we　present　the　results　of　the　meaSurement．　and，

analysisi・．．．’；一，’”J一．k．一・／　・’　．・　一　一 ・　・．．，’一’・．　．，’・　．，．・．　’．r・

［1］

，

工工．　Address　t士acing

　　　　　To　meatture　the　dynamic　behavior　of　prograMs　ahd　to　make　the

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　g）

inpUt　data　£or　memory　reference　simulation，　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　we　have　prepared　the

address　tracer　by　which　rnemory　referencing　patterns　of　user

programs　during　execution　can　be　recorded．　The　address　tracer　runs

under　the　FACOM　230－60　batch　operating　systems．　The　tracer　is

linkage－edited　with　the　object　programs　being　’ヒraced，　and　only

user　program　Mode　instructions　of　the　object　program　are　recorded

during　exedution．

　　　　　The　unit　of　data　which　is　to　be　sequentiaily　recorded　on

magnetic　tape　consis’ヒs　of，

（1）　address　of　the　ins’ヒruction　which　references　memory　or　causes

　　　　tr孕nsfer　of　control（ゴ㎜p　or　monitor－ca11），and　its　instruct－

　　　　ion　code　r

（2）　address’of　the　referenced　memory　（　including　aU　the　referenced

　　　　addresses　in　the　case　of　indirect　addressing　），

（3）　type　of　the　referencq；　i“．e．，　load／store　as　an　operand　or

　　　　ins’ヒruction　feヒch．

　　　　　We　selected　several　FORTRAN　，programs　as　the　benchmark．s　and

got．　the　traced　data　while　they　were　being　compiled　and　being

executed．　（　See　Table　1．　）

　　　The　moderate　slow－down　ra’ヒe　of　execution　time　under　tracing　is

obtained；’　50：1　tb　80：1．　The　address　tracer　is　written　in　FASP

assembler　language　and　its　size　is　about　700　words．

［2］

Table　1

Hw一

trace　da：ねcompile撃??ｿ＝

comp・@type

黎’汲奄o

f図04）貝・！。 ㌦ん 曳1。

C 38 22 2QO 130 670 a1Differentiai

@　　　　equation

@　RKG E 9 47 171 14．8 681 a2

C

㍉）霞z●∈

c’一

ｶ22 38 83’・ 2t8 11．2 670 b1

E 14 79 310 1q5 58．5 b2

ElGENVALUE撃nx10　　　　　　0symm

ﾙズiacobi

C ＊38 177 217 11．3 670 C1

ε 14 39 25β 1t6 ．62．6 c2

Sorting C 潔38 38 2tO 12．8 662 d1

E・ 9 50 2Z3 18、8「 58．9 d2

BMSimu』≧tor E 16 5Q1 26．7 138 59．5 e2

f

PR

pw

PX

PF

and

：　frequency　o£　data　reference　by　CPU　r

：　frequency　of　operand　fetch　／　f，

：　frequency　of　operand　store．　／　fr

：　frequency　of　’奄獅唐狽窒浮モ狽奄盾氏@fetch　／　f，

＝　frequency　of　instruction　or　operand　fe・ヒch　／　f，

P．R＋Pw’＋Px＝1．　PF＝1－Pw・

ehe　pmounY　of　core　memory　used＊b．y　・the　’overlayed　program

　　T士acing　was　9・ヒoPPed　when　　f　＝　500，000．．

露

T11．　bv！easurements　of　pro№窒≠香@behavlor

　　　　　We　made　s’ヒatistical　analysis　by　using　the　’ヒraced　da’ヒa　and

characterized・the　dynamic　behavior　of　programs　in　the　following

points　of　vieW．

3．1　Run　length

　　　　　A　run　length　i’s　defined　by　Sisson　and　FlynnG）　as　”the　numbe’r

of　addres，s’@eS　increasing’@i“　’v，alue’　by　one　over’　the　previous’　address

in　an　addressing　pa’ttern”．／

　　　　　We’．defins　S　as　the　distribution　bf　run　lengths　such　that：

s（［m，n］）is、t、lle　pr・babi・．lity　that．・sis　betwee辞職nd．　n←・ぐn・）’：

where　s　is’the’number　of　instructions　which　’are　executed

sequentiaZZy．

　　　　　Some　results　of　run　lenqth　dis・ヒribution　are　indicated　in　Fig．1．

FユX・1sh・ws　that　s’s「卑e白s・thrn‘ab・u七．5賦h≒’gh．pr・bab”：璽やr

all　the　measured　programs．’

3．21　Branch　distance

　　　　　The　bFang．h　distan，ce　（7istr．i；b．　ution　B　iS　definqd　qs　follos“s：・

B（［’窒吹Cn］）　i’s　tt｝e　donditional　probability　that　h　is　bctween’ 奄獅戟@and．n

（mくη．）岬heギrわis　the　branch、　dfstrワceダ‡・e・．”92一αエ’bepwee，n

abranch 閧浮ョn’・n（’address”　aエ：）and　the　next’nstructi・n

（dddre16s　g2）wゆbゆrhl’s　executed・（わ≠0’エ）

　　　　　TII．e　lk？ican¢h　distance！distributi’on　as．，　w．ell．as　the　r．Up．　length

distriPutittn　may．．indicqte．，　the　charqcF，eri＄t，lz’gs　of　prograMrstrUetqres

．suc吹@as　the　s．ize　．and　ogc｝rence　freqgency　gifilooPs・

　　　　　Some　results　of　bicanch　distanqe’distt’ibution　are　indicated

in　Fig．2．　Fig．2　shows　that　the　probability・　Pop〈　2S・h〈10　）　is　high

for　all　’ヒ：he　measured　programs・

［4］

S（［m，n］）

Fig．1　Run　length1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0．2

0，1

a2　eai　RXx　・

Z）2　RNX

　　　　N

　　　　N

d2

e2　O〉　x“

1べr＼＼

XN　N　xX　＞　Ngs．　／　N　　bx））？〈×　Xbg

　　　　；．＞＞・　x

　　　　　　　　黛

S（［m，n］）　＝　PM（　msg．ssgn　）

、卜

N［lr5］

B（［m，n］）

O．8

0．7

0．6

e・．　s

O．4

0．3

0．2

0．1

［6，10］　　［ll，ユ，5］　［16，◎el

Fig．2　Branch　distance

AO

．．．

／QN矧；，；；，．，cSfi’SA　i，

：

z

n‘

Al

只h2八1

！／ z、＼

　　　　溢

［Mrn1

・A2　A3　A4　A5

　N

　N　“tee．　一　一rr　R“

　　　　　　t　’V　NNL

A6　A7　A8　A9

A2　；’　［一lo3，．10i　j

・，．“ C？　r・　［：・1，03／；　6io］，

’A5；［　2，ZO］『’`．67’1［・・10’102－1こ・…

A7；［　102，lo3］「A8ラTユ03，io匂A9；1　，iO4），ee　」．

B　（［ln　．，　n］）

＝酬m≦わμ？　／Pr（わメ。入b≠エ）

［M　rn］

［5　］［

　　　　　工nFig．2i　the　proportions　of　the　number　of　branch　ihstructions

executed　to　the　total　dynamic　instruction　steps．　are　as　follows：

　　　　　ao9　：　28．，8％，

　　　　　h2　：　32．6％，

　　　　　d2　：　14・2％r

　　　　　e2　：　14．2％．

3．3　Merpory　d，emand

　　　　　We　defin，e　the　amount　of　memory　demand　D　as　fo．　Ilows：

D（　T7m　）　is　the・average　number　of　distinct　blocks　tha’ 煤@are　requiired

by．M　successive　memory　references　du．ring　execution　of　a　program，

where　the　memory　space　is　divided　into　bZocks　each　consisting　of

m　contiguous　addresses．

　　　　　D（？7m）　corresponds　to　the　average　working　set　size2＞of　each’

programr　and　x　corresponds　to　the　window　size．2）　D（T；m）　is

monotonically　nondecreasing　in　y．

　　　　　Fig．3　shows　the　resuits　of　the　case　where　m　＝　8　and　oo　＝　1　．一v

エ5000．　　工n　th6　case　of　α2，　h2　0r　e　2，　1）（：P；m）　goes　up　sharp：Ly　to　・ヒhe

璽saturation　poin’ヒs冒．　However，　in　the　case　of　oエ　（one　of　typical

pat’ヒerns　in　do叩pilatiQn　phase　），　D（r7M）　does　not　become　響satura七ed　i

while　　w・≦　エ5000．　As　far　as　the　data　shown　in　：Fig．3，　・ヒhe　amounセ

of　memory　required　by　15000　references　are　less　than　2000words

for　all　the　programs　and　especially　less　than　1000　words　for　h2，

e2　and　d2．’

［61

D（T；m）

　　250（2000）

m＝　8

Fig．3　Memory　demand

200

　　150

（IOOO）

IOO

　　　　　50

blocks（words）

　　　　　　　o

oエ

　　　　　　　　　　／　　　　　　　　　／　　　　　　　ノ1

　　　　　　戸

　　　　　／

　　　　／／

　　　t／

　　戸

　　1．L　一e”／’　，’ノ

tl’，1

易

‘z

／

　　一．o一一一e一一．・e一一＝　e’一

＝一“一一一一e一一一e．一一一e一一一e一一一e一一一e，a　2

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　わ2

一．一一一．＿一．一＿・一一一・一一一・一一一・e一一一e一一●一一●一一●欄一一●ｿ

n卜

一

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10　11 12 13 14 15　　　（xlOOO）

3．4　LRU　stack　distance　frequency

　　　　　The．LRU　（　Zeast　recently　used　）　stack　di＄tance　frequency

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　5）defined　by　Maセtson　et　al．　　is　a　measure　’ヒha’ヒ　indicateS　program’s、

locality　of　memory　reference’　apd　can　be　used　to　ob’ヒain　the　access

rates　to　buffer” 高?f @bicYbr’main　inbmory”in　the　simulation　of　buffer

memory　systems　or　．paged　memory　systems．

　　　　　We　define　R（g’；m）　as　the　cumulative　distribution　of　LRU　stack・

dis’ヒance　frequency　such　’ヒha’ヒ1，

R（g’；m）　is　the　cumulative　distril？．ution　of　the．　relative　frequency

that　the　address　of　memoicy　refe’icenced　is　contained　in　the　g’　”most

recently　used”　distinct　bZocks　if　the　memOry　is　divided　into　blocks

of　m　con・ヒiguous　address6：s．

　　　　　S・me　results　are　sh・晦in　Fig・4（a）（し4（f）．エn　Fig．4（a）and

4（b），　the　separate　curve＄．’　represent　diff．erent　block　sizes．．　On　the

。the「hand’in　Fig64＠．ツ4（e）’the　sepa「a七e　cu「Yes「ep「esr弁t

different　traced　data．　．：t　is　rernarkable’that　the　rapid　ascent　is

oPserved　by　increasing　o’．，　from　1　to　2　in　，any　case．　This　iS　explained

by．the　fact　that　mem・ryギeference　string’s　C・nsist。fセhb　tw・

streams；　L　e．r　the　instrUction　stream　and　／the，’operand　（　data　）．

S’ヒream．

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　曹　　　　　　　　　　t　　　　　　　　　　　　　　●　　　　　Fig・4（c）’　4（卓）　or　4、（e）　directly　leφdS　to　’ヒhe　var：Lat■on　■n

the　percentage　og　access，e．　s　to　buffer　meino￥．￥　（　block　size　mp．，）　with

buffer　memory　caPacity　m　x　g’　i’n　the　simuZation　of　buffer　’memQry

sys・ヒem壷hich　is　con・ヒrolled　by　fully　associa’ti▽e　mapPing　and’LRU

replacement　algorithm．　From　these　figures，　one　can　see　tha’ 煤@the

access　rates　to　bufEer　memory　made　up　of　2　blocks　of　4　word－block

is　abouti・50　％r　and　that　the　difference　of　the　access　rates　among

［8］

R（g　；m）

1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0．2

Fig．4　IJRU stack．くa）

distance　frequency

1024今x

512う・X

　256」レx

　l　2　8t”e

6　4み×

3　2‘sx

i　6RS

　8のく

　　藍

x

a2

1 2 3 4 5 6 ’7 8　　　　　　コ9　・10・9

ヤ

R（の」，m）

1．O

O．9

0．8

0．　7

0．　6

0．5

0．4

0．　3

0．2

0．1

（b）

Il．lr，

1 2 3’x’S ．5　6　　7

　　［9T

8 9 zo

ゴ

R（g　；m）

i．　o

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0e2

0．1

栩＝4

（c）

d2NXsL一一一

e2

b2a2

d1

10S　’referenCeS

R（ゴ川）

1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0e2

0．1

1

m＝8

2　　4　　8　i6

（d）

d．2　L．／；

　　xN／p

e2

ム／ぎ

e

b2

32　64　128　256

　　　　　　　　　dl

a2

1di　references

」

　

」

ユ 2 4 8　16

［　10　］

32　　64　　ユ28

R（　」，m）

1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0．2

0．1

m＝　16

　　　　　e2

（e）

d2ロー。窒P≡≡：o　ZtS

苓

xli

A

多／●

　　わ2

a2

1　05．

dl

references

R（　97m）

1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0．3

0e2

0el

　　　　，

　　　　1　2・　4　　8

　　　　　　　（f）

m＝　8

　　　　　　　　　　　　e－e　　　　　　　　e／　　　　　　　　　　　　　　　　b

　　　　e／　　　　　　　　　　　　o／

　　　　　　　　／／

　　　　　　　　　／

メ

o

16

eo

X

32 64　128

でプefifS

ゴ

combined　stream　for　α2コ

■nstruc七ion　stream　for　α20pe「and　stream　fQ：r　α2

comparison　of　the

a2

io5　references

　　　　　　　　　　　　　ゴ、．

’ヒhree　streams

ユ 2 4 8 16　32

［　ll　］

64 128

the　measured　programs　is　unexpectedly　small　at　m　x　g’　＝　8，　16　and

52．　　工t　is　also　seen　that　there’is　no　great　diffe：rence　in　the

effects　of　various　buffer　memory　structures　at　m　x　g’　＝　32．　Fig．4（f）

compares　・ヒhe　characteristics　of　the　three　differen・ヒ　streams　for　1α27

i．e．’　instrUction　stream，　operand　stream，　and　combined　stream♂　工n

・ヒhis　example，　R（g　7m）　of　the　ins’ヒruction　st：ream　is　above　thaセ　of

the　operand　stream　while　j≦　32，　and　R（g　；m）　of　the　operand　s・ヒream

crosses　over　that　of　・ヒhe　instruction　stream　between　j　＝　64　and

ゴ＝エ28．

3．5’ nPT　stack　distance　frequency

　　　　　OPT　stack　distance　frequency　is　the　stack　distance　frdquency

by　an　optimum　page　／（block）　replacement　algorithm　called　opT．5）

OPT　replacement　algorithrp　is　not　reaZizable　in　gn　actual　computer

system，　but　is　a　useful　benchmark　for　the　evaluation　of　any　o’ヒher

replacement　algori’ヒhm・

　　　　　We　denote　Ro（u”’；m）　to　be　the　qumUlative　distribution　of　OPT

stack　distance　frequency　as　the　function　of　the　number　of　Plpcks

g’　and　the　block　size　m．

　　　　　S・rPe’．resu・t瞬e　sh。wn　in　Fi弓・5（a）ん5（d）・Fiq・5（a）and　5（b）

show　the　variations　of　R　i（g’；8）　and　R　A（g’，・16）　with　g’．　Fig．5（c）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　O’Y．　．　o

show刀@the　variation　of　Ro（g’；m）　with　m　X　g’，　in　which　the　effects’

・fb1・c琴r手ze加n　R。（鋼aF9．　also　indicated・エt　is　obvi。uSly

seen　from　Fig．．5（c）　that　buffer　memo．ry　has　a　good　performanc．e　whiie

ゴ≧　4．　The　effects　of　using　OPT　and　LRU　algori’ヒhm　are　compared

in　Fig．5（d）．　Some　difference　appears　at　g’　＝　4　and　g’　＝　8，　but　is

not　so　great．

［　12　］

1．O

O．9’・’

O．8

0．7

0．6

0es

O．4

0　．’　3’

O．2

0．1

o（る，17；m）

　　．，m

Fig．5　OP［D　stack　distance　frequency．

・ioe．　．referdnces

Ro（ゴ，加）

1．O

O．9

0．8

0．7

0．6

0．5

0．4

0e3

0．2

0e1

1

ノη＝16

on

2

（b）

4 8　．16　32　．64　128　256

　　　　　　　→　　　ロ　　　ロ』一一｛コfO？Ott：；：tti一一“．

d2e2

1　O十

references

」

の

」

i 2 4　　8

　　［　13　］

16　’32　64　’128

　　R（　」；m）

　　　0

1．O

O．9

0．8

0．7

0・61　o／”’O．5

0．4

0．3　　　　　　　　　　　　　　　　　ノノ　　　　　　　　　　　　　　　メ’　　　　　　　　　　　　　．．’　80e2　　　　　　　　　　　　6’　　　　　　　　　　栩．4

0．ユ

　　　　　　　　　　　　4　　8

R（　」　7m）’Ro（ゴ3栩）

ユ．O

　　　　　　　　m＝　160．9

0．8

　　　　　　　　0PT

O．7

・O．6

0．5

0e4

0．3a　cO．2

9・i

　　　　　　　　　　T

　　　（c）

　　　　　，，ノ”

　　　’

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　dl

　　　　p／．．一＝e（e一一一；xl：一一一：sAt　A　g’一一一1　’lo4　references

　　　．一”’一　32　　　　　　　　　　　64　　　　　　　　　　　　　　　12　8　　　16

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　初xゴ

　　　16　32　64　128　256　512　1024　2048’4096

　　　　（．d）

…（二＿LRU　，

　　　　　　　　　　　OPT　and　LRU　stack　dis’ヒance　frequency

　　　　　　　　　　　　dエ

　　　　　　　　　　　　　‘　　　　　　　　　　　10　　　　　　　　　　　　　　　references

ast　8　16　32　64　128」

　　　　　　　　　　［ユ41

3．6　Effect　of　instruction　buffering

　　　　　f（m）　is　defined　as　the　probability　・ヒhat　the’add：ress　of　an

instruction　to　be　fetqhed　is　found　in　the　bZock　which　contains

the　just　previously　executed　ins’ヒruction－word　if　memory　space．is

divided　into　blocks　each　co：nsisdヒinq　of　m　contiguous　addresses．

0（m）　is　defined　as　the　corresponding　probabilitY－for　operand’

streams．．

　　　　　1（m）　＝　R（1；m）　＝　RA（1；m）　．for　instruction　streams　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　o

　　　　　O’（m）　＝　R（1；m）　＝　Ro（17m）　for．opexand　streams

　　　　　［vhe　distributions　of　1（m）　and　O（m）’　are　shown　in　Fig．．6‘　［Dhe

variation　of　R（ゴ，4）　with　m　（＝　4×　」　）　for　the　itts’ヒruction’忌’tream

and　operand　streain　of　dl　are　illustrated　in　Fig．6　for　refexence．

From　Fig．6　it　is　see：n　that　the　effec・ヒ　of　increasinすm　on　the．

access　rates　is　greater　than　that　of　increasing　the　number　of

blocks　for　the　ins・ヒruction　s・ヒream，　but　七he　effec・ヒ．of　increasing

the　number　of　blocks　is　greater　than　that　of　increasing　m　for

’ヒhe　operand　stream．

［　15　］

．z’　（m）　，o　（m）

1；　O

O．9

Oe8

O．7

O．6

O．5

O．4

O．3

O．2

o．i

e8’＞k

e　2－shj

α2→ノ

dエ→ゾo

Fig・6エnstructi6n　and’・perand　bufferinq

　　　　　　　　　　　t　　　　　　　　　　tt　　　　　　　d，　’／’

dエ’　　　　　　　　　　　o／　　o

02イ

ox

口

0　（m）

　sIO’．一　references

4 8 16　32．64　128

［　16　］

工V．　Concluding　remarks

　　　　　This，pape「．is・aρqmpan手gn　pape「tg’璽．　Si叫ation。f　a　co平Pμte「　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　B＞

system　with　buff．er　．memory　”　（．　E；SrTRr．76－2．．，）．．1，．Wethave　prepared　an

address’狽窒≠モ?秩@t・make・the　input　data　f・r　mem。ry　reference　s加ula七i。n・

At　the　sarr｝e　．Vime　t．　we　，．．hq．ve．　；ne．gsurg．q，，．the　pdy＃．q．rpic　．b，　ehqyior　of　the　test

pr・grams　in　several　Pgints。f　view・、．エn　thiS　PaPe「、theギes叫ts

obtained　by　rrie．a，spr．erqep．　＃＄．　are　pF．e．　．s．　e．nte．d．．　．．．　Al．though，S　qnd　B　show

various　pattgrns，　according　．tg　．thg．di．f．feren．g　e．oC　p．yogram，．＄．　tru．cture，

Rhas　some　si叫ia喚i俘串、　be贈en、P「。9「r卑r・tt．エ＃may．bρraidl　that　this

is　one　of　generai　characVeris．tics　g．C　me．rpory　r．efg．rence　．and．　it　keeps．

the　effectiveness　of　buffeF　memoFy　oF　p，agi．　g　r“eFngry　stable　．on　vqriogs

ordinqry　programs．　Some　of，the　．result＄　are　al．so　Vh．e．，outputs　obtained

by　the　memory　refere．nq．．e．．，si，mu，lation　of　，buffgr　Tpemory．system　of　the

smaller　bu．ff．9r．，　capaqlties　1．p　．qp．rppaptson　wil　h．　the　simy　lation　mod．el

discussed　in　［　8．］．　Frg．m，　Vhe　rt　＄pl．t，s．pne，　cqn，　seg　that　Yhe　access－

rates　to　buffer　memory　are　about　50　％　if　buffer．　capacity　is．as　small．

as　4（w・rd／blgqk）X　2（b↓・cks・，）1aρdゆt　the＃rv手at、ヰ。n．　qf　the　access卿

rates　qmong　tesV　progFams　i．s　，gpexpecte．qly　smqll，．i．f　．Phe　buf．fer．

capacity　is　sma．1．lr．

Acknowledgmen’ヒ

　　　　　The　authors　・ヒhank　Nobuhiro　Hayashi　for　implementing　OPT

simula・ヒ6r，　and　Masanori　：Kanazawa　and　Noriko　工ida　for　’ヒheir　helpful

comments　and　criticism．　This　work　was　supported　in　part　by　Proゴect

of　Data　Processing　Cen’ヒer，　1くyoto　University．

［　17　］

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　　　SAKURA－MURA，　N　I　I　HAR　I－GUN，　I　BARAKI　JAPAN

REIPORT　DO（　UIVENTAT　I　ON　PAGEREPORT　NU］Y［BER

TR－76－3

田ITLE

An　Analysis　．of　Program　Behavior

AUTHOR（s）

Tomoo　Nakamura　　（工nstitute　of　Electronics　and　工nformation

Science，　University　of　Tsukuba）

Haゴim6　Kitagawa（Data　Pr。cessing　Centerr’Kyot。　University）

HirOshi　Hagiwara　（：Faculity　of　Engineering，　Kyo’ヒ。　University）

REPORT　DATE

July　7

MA工：N　CA工EGO：RY

Computer　Systems

NUMBER　OF　PAGES

18

CR　CATEGORIES

6．2

KEY　WORDS

memory　hierarchy，　buffer　memory，　program　behavior

ABSTRACT

　　　　　　As　computer　systems　have　increased　their　co血plexi’ヒy　r

it　has　become　very　important　to　analyze　the　systemefficiency．　　工n　the　analysis　of　compu’ヒer　systems，　it　isEairly　of　use　to　have　the　knowledge　of　dynamic　behaviorof　programs　under　execution．　This　paper　is　an　empiricalstudy　of　program　behavior．　We　prepared　an　addres．s　tracerwhich　recorded　the　memory　reference　pat’ヒerns　of　programsand　qot　・ヒhe　traced　data　for　several　programs・　By　us■ngthese　da・ヒa　we　analyzed　some　kinds　of　proqram　behavior＝run　length；　branch　distance；　memory　demand　7　stackdistance　frequency　for　typical　replacement　algorithms（LRU　and　OPT），　instruction　buffering．　　In　’ヒhis　pape：rwe　presen’ヒ　the　resul’ヒs　of　the　measurement　and　analysis．

SUPPLEMENTARY　NOTES