| 基于数据对象规模的Rank级内存分配方法 |
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| 引用本文： | 钟祺,王晶,管雪涛,黄涛,王克义.基于数据对象规模的Rank级内存分配方法[J].计算机研究与发展,2014(3). |
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| 作者姓名： | 钟祺 王晶 管雪涛 黄涛 王克义 |
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| 作者单位： | 北京大学微处理器研究开发中心;首都师范大学高可靠嵌入式系统技术北京市工程技术研究中心; |
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| 基金项目： | “核高基”国家科技重大专项基金项目(2009ZX01029-001-002) |
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| 摘 要： | 利用主存的多bank/rank/channel结构挖掘访存并行性和局部性,是提高系统性能的重要手段.相关研究工作通过sub-rank技术增加可并行工作的存储资源,或在并行程序之间对bank划分,以隔离访存冲突.但上述方法没有考虑在bank/rank资源共存的情况下,单个程序内部数据对象间的冲突问题.通过观察数据在主存中的分布,发现程序的数据倾向聚簇于单个rank中,并提出了一种基于数据对象规模的rank级内存分配方法(data object scale aware rank-level memory allocation,DSRA).DSRA将冲突开销较大的数据对象分散到不同的rank,利用增长的bank/rank资源提高访存性能.DSRA工作在操作系统层,基于编译器和操作系统提供的信息来分析数据对象间的冲突开销,既不用修改源码,也不依赖特殊的底层硬件.基于2款真实处理器对来自NAS Benchmark和SPEC CPU2000中的存储敏感型基准测试程序进行评测.结果表明,在不影响cache失效率的情况下,DSRA通过减少主存访问周期数,可以降低程序的执行时间.与已有的优化技术相比,性能平均提高6.8%,最高性能提升幅度为16%.
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| 关 键 词： | 访存冲突 操作系统 rank聚簇 内存分配 数据对象 |
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