位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
DWarn+:一种改进的同时多线程处理器取指策略
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP303[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60376018)资助.
中文摘要:

同时多线程(SMT,Simultaneous Multithreading)处理器通过每个周期同时运行来自多个线程的指令来提高性能.同时执行的线程在共享资源的同时也在竞争资源.如果一个发生L2 cache失效的线程长时间占用共享资源,那么会导致其他线程运行速度减慢,甚至会因为缺少资源而停顿下来,从而降低了SMT处理器的总体性能.为了减小L2 cache失效给SMT处理器性能带来的负面影响,许多取指策略被提了出来,DWarn就是其中比较有效的一种.本文在DWarn的基础上进行改进,提出了DWarn+取指策略.模拟结果表明,当同时运行的线程数目不超过4时,无论使用IPC作为度量标准还是使用Hmean作为度量标准,DWarn+都要明显优于DWarn;当同时运行的线程数目大于4时,DWarn+相对于DWarn的提高主要体现在存储器访问密集的工作负载上,而对于所有类型工作负载,DWarn+相对于DWarn的平均提高非常有限.

英文摘要:

Simultaneous Multithreading (SMT) processors improve performance by allowing running instructions from several threads simultaneously at a single cycle. These threads executing simultaneously share the processor's resources, but at the same time compete for them. A thread missing in L2 cache may occupy most of available resources for a long time, causing other threads run slower than they could or even stall because of lack of resources. As a result, the overall performance of SMT processors is degraded. To prevent this situation, many instruction fetch policies are proposed. DWarn is among the most efficient fetch policies to handle L2 cache misses. In this paper, an enhanced version of the DWarn policy called DWarn+ is presented. Results show that our policy significantly improves the original one when not more than four threads run, whether using IPC as a metric or using Hmean as a metric. When the number of threads running is higher than 4, DWarn+ enhances the original one mainly for memory bounded workloads, and the average improvement for all types of workloads is very limited.

同期刊论文项目
期刊论文 28 会议论文 17 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212