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%.     

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.     

同时多线程处理器上的动态分支预测器设计方案研究

同时多线程处理器（SMT）每个周期能够从多个线程中发射指令执行,从而大大地提高了超标量微处理器的指令吞吐量,但多个线程的同时执行也带来了许多硬件资源的共享冲突问题.其中,多个线程共享分支预测硬件的方案会对分支预测精度产生较大的影响.研究SMT处理器中分支处理方案对于处理器整体性能的影响,对于指导SMT处理器的设计是十分重要的.本文利用SMT处理器模拟器,针对各线程运行独立应用的SMT结构实验评估了几种著名的分支预测方案;给出了在单线程和多线程情况下,分支预测方案对分支预测精度和处理器整体性能的影响的分析;总结出在这样的SMT结构中,各线程拥有独立的预测器是一种较好的选择,并且由于各独立预测器可以采用小而简单的结构,所以不会带来太多的硬件开销.     

面向多线程多道程序的加权共享Cache划分

并行应用在共享Cache结构的多核处理器执行时,会因为对共享Cache的冲突访问而产生性能下降和执行时间不确定的现象.共享Cache划分技术可以把共享Cache互斥地分配给多个进程使用,是解决该问题的有效方法.由于线程间的数据共享,线程数目不同的应用对共享Cache的利用率不同,但传统的以失效率最低为目标的共享Cache划分算法(例如UCP)没有区分应用线程数目的不同.文中设计了一种面向多线程多道程序的加权共享Cache划分框架(Weighted Cache Partitioning,WCP),包括面向应用的失效率监控器和加权Cache划分算法.失效率监控器以进程为单位动态监控在不同的Cache容量下应用的失效率;而加权Cache划分算法扩展了传统的失效率最优的Cache划分算法,根据应用线程数目的不同在进行Cache划分时给应用赋予不同的权值,以使具有更多线程的应用获得更多的共享Cache,从而提高系统的整体性能.实验结果表明:加权Cache划分算法虽然失效率有所增高,但却改进了IPC吞吐率、加权加速比和公平性.在由科学和工程计算应用组成的多道程序测试用例中,WCP-1的IPC吞吐率比以失效率最低为目标函数的共享Cache划分算法最高高出10.8%,平均高出5.5%.     

多核处理器中基于Radix-Join的嵌套循环连接优化

针对目前主流的多核处理器,研究了基于共享Cache多核处理器的数据库Nested Loop Join(NINLJ)优化.针对无索引情况下的NLJ,提出了基于Radix-NL-Join算法的NLJ多线程执行框架.从减少Cache访问冲突和提高Cache命中率两个方面优化了NINLJ多线程执行框架中的聚集划分和聚集连接线程.主要贡献如下:1.针对多线程访问共享Cache容易出现共享Cache访问冲突的问题,优化了聚集划分阶段的多线程聚集划分线程的启动时机;2.针对聚集连接阶段,聚集连接线程Cache访问性能不佳,利用聚集连接线程顺序访问聚集的优势,采用预取线程提高聚集连接线程的性能;3.在实验中,基于开源数据库EaseDB实现了上述多线程执行框架,测试了多线程NLJ的性能.实验结果表明,提出的NLJ多线程执行框架,可以充分利用多核处理器的计算资源,并有效地解决共享Cache在多线程条件下的Cache访问冲突问题,大大提高了NLJ的性能,相对于未采用Cache优化的多线程Radix-NL-Join算法,其性能提升了26%左右.     

一种新型共享Cache动态划分机制

综合效用最优划分共享Cache方法和传统LRU方法的优点,提出一种新的动态划分共享Cache方法。该方法可消除不同线程在共享Cache中的相互影响,当多核并行执行的程序均对共享Cache中占有的路数敏感时,可解决采用效用最优划分方法时的性能下降问题。经SPEC CPU2000测试表明,该方法与传统LRU和效用最优划分方法相比,系统整体性能平均分别提高20.28%和14.37%。     

面向SMT体系结构的片上资源分配策略研究

SMT处理器通过同时执行来自多个线程中的指令来提高性能,所有线程通过竞争共享的方式来最大化片上资源的利用率.然而,SMT处理器的集中控制结构所固有的线延迟约束和多个线程对片上资源持有的不均衡性使得设计者不得不考虑在线程间进行资源分配,来减少通信延迟和可能出现的线程饥饿.本文介绍了针对SMT体系结构片上资源分配的基本原理、研究内容;分析了片上资源分配对SMT体系结构造成的影响;从显式和隐式两个角度讨论了SMT体系结构片上资源分配策略的运行机制和设计方法;举例分析了POWER5处理器的动态资源平衡策略;最后,展望了SMT处理器片上资源分配的未来发展趋势.     

基于取指执行时序范畴的多核共享Cache干扰分析

在多核结构中,获得并行应用线程的安全、精确的最坏情况执行时间(worst case execution time,WCET)的最大挑战之一在于共享资源的竞争冲突检测.在共享Cache的多核处理器中,线程在共享Cache中的指令可能被其他并行线程的指令替换,从而导致了线程间在共享Cache上的干扰,因此多核结构下线程WCET需要考虑并行线程间在共享Cache上的干扰.在现有的简单地址映射干扰分析基础上,考虑了指令取指执行时序因素对干扰的影响,提出了非干扰状态的充分不必要条件,根据指令的取指执行时序范畴判断线程在共享Cache上的干扰状态.通过排除非干扰状态,可以进一步精确多核结构中线程的WCET估值.理论分析证明了该方法的有效性.实验结果表明,与当前现有的考虑执行周期和基于逻辑访问先后顺序的方法相比,基于时序方法下的WCET估值分别可以提高12％和7％的精确度.     

基于负载瞬时IPC性能的同时多线程处理器取指策略

同时多线程处理器在每时钟周期从多个线程读取指令执行,极大地提高了指令吞吐率.文中简单介绍了SMT技术,讨论了常用的取指策略,比较了各策略在提高性能方面的优劣.给出特定负载下理论上的最优取指策略,在此基础上提出一种基于负载瞬时IPC性能的动态取指策略IPCBFP.实验表明,该策略可以有效地提高负载的性能,平均加速比对于两线程负载可以达到17%,对于四线程负载可以达到8%.该策略还具有平均占用指令队列项少,指令队列冲突率低的特点,而且,对降低SMT的Cache失效率和TLB失效率方面也有一定的作用.     

基于共享Cache多核处理器的Hash连接优化

针对目前主流的多核处理器,研究了基于共享缓存多核处理器环境下的数据库Hash连接优化.首先提出基于Radix-Join算法的Hash连接多线程执行框架,通过实例分析了影响多线程Radix-Join算法性能的因素.在此基础上,优化了Hash连接多线程执行框架中的各种线程及其访问共享Cache的性能,优化了聚集连接时Hash连接算法的内存访问,并分析了多线程聚集划分的加速比.基于开源数据库INGRES和EaseDB,实现了所提出的连接多线程执行框架,在实验中测试了多线程Hash连接框架的性能.实验结果表明,该算法可以有效解决Hash连接执行时共享Cache在多线程条件下的访问冲突和处理器负载均衡问题,极大地提高了Hash连接性能.