Predicting cache misses of different cache architectures

Abstract

∆εδοµένης της αυξανόµενης διαφοράς στην ταχύτητα επεξεργασίας µεταξύ της κύριας µνήµης και της ΚΜΕ, ο ϱόλος των κρυφών µνηµών της ΚΜΕ στην επίτευξη της µέγιστης δυνατής ταχύτητας επεξεργασίας είναι τόσο σηµαντικός όσο ποτέ άλλοτε. Κάθε πρόσβαση στην κρυφή µνήµη που δεν ϐρίσκει τα δεδοµένα πρέπει να καλεί την κύρια µνήµη, χρησιµοποιώντας δεκάδες, αν όχι εκατοντάδες, κύκλους της µηχανής. Η πρόβλεψη της συµπεριφοράς µιας διεργασίας πριν από την εκτέλεσή της σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές κρυφής µνήµης είναι ένα σηµαντικό έργο. Θα ϐοηθήσει να καθοριστεί ποιος επεξεργαστής ϑα λειτουργήσει καλύτερα για ένα πρόγραµµα ή πώς να κατανεµηθεί ϐέλτιστα η υπολογιστική ισχύς. Ο άµεσος στόχος αυτής της διατριβής είναι να προτείνει ένα µοντέλο µηχανικής µάθησης που ϑα προβλέπει µε όσο το δυνατόν µεγαλύτερη ακρίβεια τις αστοχίες στην κρυφή µνήµη ενός προγράµµατος, ανάλογα αποκλειστικά µε την αρχιτεκτονική της κρυφής µνήµης, τον κώδικα του προγράµµατος και τα ιστογράµµατα των αποστάσεων επαναχρησιµοποίησης. Για την επίτευξη αυτού του στόχου, προτείνουµε έναν αριθµό µοντέλων µετασχηµατιστών που συνδυάζουν τον µετασχηµατισµένο κώδικα εισόδου µε πληροφορίες µέσα στα ιστογράµµατα αποστάσεων επαναχρησιµοποίησης και εκτιµούν το ποσοστό αστοχιών κρυφής µνήµης. Εκπαιδεύσαµε και δοκιµάσαµε αυτά τα µοντέλα µε προσοµοιωµένα δεδοµένα και παρήγαµε προβλέψεις υψηλής ακρίβειας για µεγάλο αριθµό πολιτικών αντικατάστασης και µεγεθών κρυφής µνήµης LLC. Αυτά τα δίκτυα µπορούν να λειτουργήσουν ως ένα χρήσιµο εργαλείο στην πρόβλεψη της κρυφής µνήµης και µπορούν να χρησιµοποιηθούν σε πραγµατικές µηχανές σε µελλοντική έρευνα.