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2376 软件学报 2025 年第 36 卷第 5 期

用寄存器组机制后, 则必须限制应用只能使用一个寄存器窗口, 这样每次函数调用时就必须将“被调用者保存
(callee-saved)”的寄存器保存到栈上, 从而带来额外的访存开销, 函数返回时同理. 在第 2.1 节中, 我们测试了
nbench 中的应用在仅使用一个寄存器窗口时的性能损失情况, 测试结果如图 2 所示, 这些应用程序为计算密集型,
基本不需要上下文切换, 其中大多数应用程序中性能下降都在 2% 以内. 为了进一步明确函数调用带来的额外开
销有多少, 我们设计了简单的测试程序专门测试函数调用带来的额外开销, 测试程序中使用了简单的递归函数来
模拟调用链深度. 测试结果如图 10 所示. 正常情况下, 仅使用一个寄存器窗口时, 平均每次函数调用会带来约 6 个
时钟周期的额外开销 (在运行测试的硬件平台上相当于大约 30 ns). 因此对于上下文切换 (包括线程切换、系统调
用、IPC 等) 次数较少且频繁发生函数调用的应用来说, 寄存器组机制的优化效果可能并不理想. 然而当函数调用
深度较高时, 使用多个寄存器窗口的开销反而超过了仅使用一个寄存器窗口, 这是因为当所有寄存器窗口都被使
用后, 如果再执行 SAVE 指令, 就会触发 trap, 需要将之前最早被使用过的寄存器窗口清空并保存到栈上, 从而获
得新的可供使用的寄存器窗口; 而对于仅使用一个寄存器窗口的应用来说, 不论其函数调用链有多深, 每次函数调
用的开销都是相似的. 所以对于函数调用层次较深的应用, 寄存器组带来的额外开销可以得到平衡.
(4) RQ4: FlexIPC 能对 ChCore 上的跨核 IPC 性能带来多少提升?
我们接下来测试了 FlexIPC 对跨核 IPC 的优化作用. 此次测试仍然采取前述的零数据 IPC 以关注控制流转移
的性能开销. 为了使用 FlexIPC, 测试程序将 IPC 服务端线程绑定在了单独的一个处理器核心上, 其余客户端线程
运行在其他核心上; 未优化的跨核 IPC 使用线程迁移实现, 其客户端线程平均分布在所有核心上. 测试结果如图 11
所示. 可以看到, 即使当 IPC 并发数量很少时, 由于跨核 IPI 的性能问题, 基于线程迁移的 IPC 性能就远差于单核
的情况, 但 FlexIPC 可以非常有效地改善这一情况, 并发数较少时 FlexIPC 能够使跨核 IPC 的时延下降 86%. 随着
并发数量的增多, 由于原始版本的 IPC 性能瓶颈受限于 IPI 而并非并发数, 所以其性能下降并不严重, 此外由于服
务端只有一个线程在进行处理, 客户端线程增加时 FlexIPC 的性能也在逐步下降, 即使如此, 在 32 个 IPC 并发时,
FlexIPC 的时延仍然只有原来的 49%.

600 250
Base Register bank Base FlexIPC
225
500 200
175
时延 (cycle) 400 单次 IPC 时延 (μs) 150
300
125
100
200
50
100 75
25
0 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32
函数调用链深度 IPC 并发数
图 10 寄存器组对函数调用的性能影响 图 11 FlexIPC 时延测试结果

BankedIPC 和 FlexIPC 采用不同的思路对 IPC 性能进行优化. BankedIPC 的核心是使用内核的寄存器组机制
减少上下文切换开销, 而 FlexIPC 则是使用用户态轮询的思想避免绕过内核, 直接避免上下文切换的开销. 整体来
说, 由于 FlexIPC 必须独占一个处理器核心的资源, 且绕过了内核, 所以其性能提升相较 BankedIPC 来说更加明
显, 尤其是在线程数量较少时, FlexIPC 可降低 86% 的时延而 BankedIPC 此时仅能降低约 20% 的时延. 但是在
IPC 请求不密集的时候, FlexIPC 服务端的轮询会导致处理器资源的浪费, 也会影响系统上其他应用程序的性能;
而 BankedIPC 则更加灵活, 对资源的利用率更高, 也对用户更加透明. 因此, FlexIPC 适用于对性能追求更高且需
要持续占用资源提供 IPC 服务的应用程序; 而 BankedIPC 则更加通用, 适用于需要按需处理 IPC 请求的场景. 虽
然 BankedIPC 主要针对单核场景, 但是也可在跨核 IPC 的场景下单独使用 BankedIPC, 不过这种方案的性能提升
并不明显, 原因是传统跨核 IPC 的性能瓶颈主要在于 IPI 而非上下文切换, 且跨核情况下无法利用到 BankedIPC