面向大数据应用的众核处理器缓存结构设计

发布时间：2017-08-29 00:04

  本文关键词：面向大数据应用的众核处理器缓存结构设计

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【摘要】：大规模数据排序、搜索引擎、流媒体等大数据应用在面向延迟的多核/众核处理器上运行时资源利用率低下,一级缓存命中率高,二级/三级缓存命中率低,LLC容量的增加对IPC的提升并不明显。针对缓存资源利用率低的问题,分析了大数据应用的访存行为特点,提出了针对大数据应用的两种众核处理器缓存结构设计方案,两种结构均只有一级缓存,Share结构为完全共享缓存,Partition结构为部分共享缓存。评估结果表明,两种方案在访存延迟增加不多的前提下能大幅节省芯片面积,其中缓存容量较低时,Partition结构优于Share结构,缓存容量较高时,Share结构要逐渐优于Partition结构。由于众核处理器中分配到每个处理器核的容量有限,因此Partition结构有一定的优势。
【作者单位】： 首都师范大学信息工程学院;中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室;
【关键词】： 众核处理器 大数据应用 缓存设计 访存行为 数据中心
【基金】：北京市自然科学基金资助项目(4143060) 北京市教委科技发展面上资助项目(KM201210028004) 计算机体系结构国家重点实验室开放课题(CARCH201203) “高可靠嵌入式系统技术”北京市工程研究中心 北京市属高等学校人才强教项目-国外访学(135300100)
【分类号】：TP332
【正文快照】： 通信地址:100048北京市海淀区西三环北路56号首都师范大学信息工程学院Address:College of InformationEngineering,Capital Normal University,56Xisanhuan North Rd,Haidian District,Beijing 100048,P.R.China1引言处理器是计算机系统的最重要部件之一,对系统的性能和能耗

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本文编号：750206