CMP中基于目录的协作Cache设计方案

片上多处理器中二级Cache的设计和管理是影响其性能的关键因素之一。在私有二级Cache的基础上,提出一种基于集中式一致性目录的协作Cache设计方案,通过有效地管理片上存储资源来优化处理器的性能,从而使该协作Cache具有平均访存延迟小、Cache缺失率低、可扩展性好等优点。实验结果显示,与共享二级Cache设计相比,协作Cache可以将4核处理器的吞吐量平均提高13.5%,而其硬件开销约为8.1%。     

同时多线程处理器上的Cache性能分析与优化

同时多线程(SMT)是一种延迟容忍的体系结构,它在每个周期内可以执行多个线程的多条指令.在SMT处理器上,对于片上共享存储这个复杂的结构资源,至今还没有很好的共享和冲突解决方案.本文着重研究了在多个并发执行的线程间划分共享Cache所存在的问题,指出基于LRU策略的传统Cache会根据需要隐式地划分共享Cache,这在某些情况下会导致全局性能的下降.针对这一问题并且考虑到SMT处理器上对Cache访问带宽的需求,本文提出采用一种多模块多体的Cache结构设计方案.并且在一个修改过的SMT模拟器上对该设计方案进行了性能评价.实验结果显示,相比于基于LRU策略的传统Cache,这一结构可以将一个4路SMT处理器的IPC提高9%.     

面向多线程程序基于效用的Cache优化策略

为了提供高速的数据访问,多核处理器常使用Cache划分机制来分配二级Cache资源,但传统的共享Cache划分算法大多是面向多道程序的,忽略了多线程负载中共享和私有数据访问模式的差别,使得共享数据的使用效率降低.提出了一种面向多线程程序的Cache管理机制UPP,它通过监控Cache中共享、私有数据的效用信息,为每个线程以及共享数据分配Cache空间,使得各个线程以及共享数据的边际效用最大化,从而提高负载的整体性能.另外,UPP还考虑了程序中数据的使用频率以及临近性信息,通过提升、动态插入策略过滤低重用数据,从而使得高频数据块留在Cache中.通过实验表明,其性能相对于基于LRU的纯共享Cache结构和基于公平的静态Cache划分结构均有提升.     

基于极大团的边缘云节点聚合算法

组合多个边缘云可以向用户提供更强大的云计算服务,在大量边缘云节点集合中选择适当的节点进行组合是一项具有挑战性的任务。该问题被建模成由云节点作为顶点、节点之间的链路作为边的资源拓扑图。云组合的构建过程等同于在该图中选择子图的过程,这是一个NP完全问题。子图的选择策略是决定云组合性能的重要因素,现有的minStar算法贪心地选择节点之间通信延迟最小的子图,将最优资源分配给当前用户,导致了局部最优和全局性能不良的问题。鉴于此,提出基于极大团的边缘云资源分配算法,提取图中的极大团并将其划分为若干互不重叠的规模较小的完全子图,以子图为单位构建资源块,以资源块为单位进行资源的分配。实验结果表明,与minStar算法相比,新算法将全局最大通信延迟降至原来的50%。     

ELF:基于无用块消除和低重用块过滤的共享Cache管理策略

当代CMP处理器通常采用基于LRU替换策略或其近似算法的共享最后一级Cache设计.然而,随着LLC容量和相联度的增长,LRU和理论最优替换算法之间的性能差距日趋增大.为此已提出多种Cache管理策略来解决这一问题,但是它们多数仅针对单一的内存访问类型,且对Cache访问的频率信息关注较少,因而性能提升具有很大的局限性...     

工业互联网推动离散制造业转型升级的发展现状、技术体系及应用挑战

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,已成为当前我国推进工业化和信息化融合的主要手段,也是推进制造强国和网络强国建设的重要基础。目前,我国工业互联网在总体上发展迅速,但在推进离散制造业转型升级的落地应用过程中仍然存在一些难点问题,在物联的广度、应用的深度和数据的价值利用等方面还有待加强。为此,首先梳理和分析了工业互联网的起源、国内外发展现状等,在此基础上构建了工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型,提出了工业互联网推动离散制造业转型升级的工业物联网—工业务联网—工业智联网3个发展阶段,并详细阐述了对应的技术体系及面临的挑战,从而为工业互联网推动离散制造业转型升级提供理论上的指导。     

Exploring Heterogeneous NoC Design Space in Heterogeneous GPU-CPU Architectures

Computer architecture is transiting from the multicore era into the heterogeneous era in which heterogeneous architectures use on-chip networks to access shared resources and how a network is configure...     

ARP:同时多线程处理器中共享Cache自适应运行时划分机制

同时多线程是一种延迟容忍的体系结构,采用共享的二级Cache,在每个周期内可以执行多个线程的多条指令,这就会增加对存储层次的压力,文中主要研究了SMT处理器中多个并发执行的线程之间共享Cache的划分问题,尤其是Cache共享中的公平性问题以及它和吞吐量之间的关系,传统的LRU策略会根据线程的需要隐式地划分共享Cache,给具有较高需求的线程分配较多的Cache空间,对Cache的管理具有不公平性,从而会引起线程饿死、优先级反转等问题,实现了一种自适应、运行时划分机制(ARP)来管理共享Cache.ARP采用公平性作为划分的度量,并且使用动态划分算法来优化公平性,该算法具有易于实现,所需剖析较少的特点,硬件上使用经典的监控器来收集每个线程的栈距离信息,其存储开销不到0.25%.实验结果显示,与基于LRU的Cache划分相比,ARP可以将一个2路SMT处理器的公平性提高2.26倍,而将吞吐量平均提高14.75%.