近日，实验室博士生欧阳铖浩（导师李国徽教授）的论文“Constructing a Supplementary Benchmark Suite to Represent Android Applications with User Interactions by Using Performance Counters”被 ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO) 期刊录用。

现有用于智能手机CPU微架构设计的基准测试套件（如Geekbench 5.0）无法真实反映广泛使用的实际Android应用程序在包含交互操作（如屏幕滑动）时的微架构级性能表现。因此，迫切需要系统性地构建一个补充Geekbench的基准测试套件，以准确反映Android应用程序的用户交互行为在CPU微架构设计中的表现。关键在于从大量实际应用中识别出少量具有代表性的程序。为此，需要构建一组能够表示程序特征的指标，这些特征应适用于不同的微架构，且能够高效收集。然而，由于Android应用程序的特征收集工具不足，构建这种基准测试套件极为困难。

为此提出了一种名为BEMAP的创新基准测试套件构建方法。BEMAP高效地从现实世界中的Android应用程序中构建一个补充的基准测试套件，以代表其用户交互行为。BEMAP包含三项创新技术。第一个技术名为two-stage RFC（代表性特征构建），其通过性能计数器构建程序特征以代表一个程序。第一阶段使用机器学习算法SGBRT识别与IPC（每周期指令数）相关的重要性能事件；第二阶段则使用ICA基于这些事件构建代表性特征。第二项技术名为SPC-MMA，其从多种Mobile CPU的微架构中收集性能事件，并将它们混合作为two-stage RFC的基础。前两项创新技术目的在于确保程序特征能够在不同的Mobile CPU微架构上公平适用。第三，我们设计了一款名为AutoProfiler的新工具，能够自动分析具有交互操作的Android应用程序。基于BEMAP方法，我们构建了一个名为SPBench的全新基准测试套件，作为Mobile CPU微架构设计的补充工具。SPBench包含从100个真实Android应用程序中选择的15个基准测试程序，涵盖了三种常见的用户交互操作。实验结果表明，在四种不同的微架构上，SPBench能够以显著高于现有方法的精度，代表这些应用程序的微架构级性能表现。

ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO) 是计算机系统结构和编译领域旗舰学术期刊，也是中国计算机学会CCF A类期刊。该期刊每季度出版一期，每期录用论文20篇左右，主要关注计算机系统结构和代码优化方面的硬件、软件和系统研究等方面的研究。