A new approach to set-based dynamic cache partitioning on chip multiprocessors
Çoklu mikroişlemcilerde set bazlı dinamik önbellek paylaşımı için yeni bir yaklaşım
- Tez No: 438689
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜRHAN KÜÇÜK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çoklu Mikroişlemcilerde Set Bazlı Dinamik Önbellek Paylaşımı İçin Yeni Bir Yaklaşım Modern işlemciler, tek bir çip üzerinde paralel olarak aynı anda birden fazla uygulama çalıştırmasına olanak sağlayan çoklu çekirdek içerir. Bir çip içerisindeki çekirdek sayısı arttıkça, aynı anda çalışan tüm uygulamaların bellek gereksinimlerini sürdürmek için bellek sistemi üzerindeki baskı artar. Hepsinden kötüsü, günümüz işlemci mimarileri birçok çekirdeği yanyana getirip, bu çekirdekler üzerinde çalışan uygulamaların herhangi bir sorun olmadan son seviye önbelleği paylaşmasını ummaktadır. Sonuç olarak, bu uygulamaların aynı bellek kaynakları için rekabet eden diğer komşuları olduğununa dair hiçbir ipuçları olmadığı gibi, bu uygulamaların her biri özel bir önbelleğe sahip olduğunu da düşünmektedir ve hatta bilmeden birbirinden önbellek hatları çalmak için rekabet içine girmektedirler. Bu gibi durumlarda, bir uygulama geniş bir bellek ayak izi ile önbelleği yağmalayabilir, bu durum aniden son seviye önbelleği, faydadan çok daha zararlı (performans düşüşü, gereksiz güç ve enerji yayılımı) bir pozisyona getirebilir. Yani, çok çekirdekli mimarilerden yüksek performans elde etmek için gerekli anahtarlardan biri, son seviye önbelleği verimli olarak yönetmektir. Bu yeni yaklaşım, donanım sayaçları tarafından toplanan uygulama tabanlı çalışma zamanı istatistikleri yardımı ile her bir uygulamanın verimini hesaplar. Bu istatistiklere göre, biz aynı anda çalışan uygulamaları sınıflandırmaktayız. Sonunda, uygulamaların sınıflandırıcı devresi tarafından tespit edilen anlık davranışlarını dikkate alarak, aynı anda çalışan bu uygulamalara Son Seviye Önbellek bölümlerini paylaştırmayı denemekteyiz. Sonuç olarak bu çalışma ile, daha fazla önbellek kaynağı aldığında, daha fazla iş çıkarma potansiyeline sahip uygulamalara daha fazla önbellek seti vererek, sistemin bireysel uygulamaların toplam verimi ve performansını geliştirmesi amaçlamaktadır. Önerilen yöntemin ikincil amacı, çok çekirdekli mimariler için ölçeklenebilir bir tasarımdır.
Özet (Çeviri)
Modern processors contain multiple cores which enables them to concurrently execute multiple applications on a single chip in parallel. As the number of cores on a chip increases, the pressure on the memory system to sustain the memory requirements of all the concurrently executing threads increases. Worst of all, today's processor architectures bring many cores next to each other and hope that the applications running on these cores are going to share the last level cache without any problem. As a result, applications, which have no clue that there are other neighbors competing for the same resources, think that each of them has a dedicated cache and start a competition of stealing cache lines from each other without even knowing it. In such cases, an application with a large memory foot print may spoil the cache and, suddenly, this may render the last level cache in a position bringing more harm (drop of performance, unnecessary power and energy dissipation) than any good. So, one of the keys to obtaining high performance from multicore architectures is to manage the Last Level Cache (LLC) efficiently. This new approach calculates the efficiency of each application with the help of application-based runtime statistics collected by hardware counters. According to these statistics, we classify the threads that are executed concurrently. At the end, we try assigning Last Level Cache partitions to running threads considering their instant behavior detected by the Classifier circuit. Consequently, the system aims to improve the performance of individual applications and total system throughput by giving more cache sets to the applications with more throughput potentials when they receive more cache resources. The secondary aim of the proposed method is its scalable design for many-core architectures.
Benzer Tezler
- Okunabilir kopyalama algoritmalı DSM sisteminin gerçeklenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- A new approach to define economically applicable energy efficient retrofit solutions for residential buildings in Turkey
Türkiye'deki konut binalarının enerji etkin iyileştirmesi için ekonomik olarak uygulanabilir çözümlerin belirlenmesinde yeni bir yaklaşım
TOURAJ ASHRAFIAN BONAB
Doktora
İngilizce
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
- A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification
Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım
ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Petri ağları ile imalat sistemlerinin modellenmesi ve analizinde yeni bir yaklaşım
A new approach in modeling and analysis of manufacturing systems with petri nets
FATİH TÜYSÜZ
Doktora
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Performansa dayalı lojistik için dinamik bir performans değerlendirme modeli önerisi
A dynamic performance evaluation model suggestion for performance based logistics
MUSTAFA AĞDAŞ
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeGazi ÜniversitesiTedarik ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVRİYE GENCER