基于访问数据模式的Cache缺失预测模型

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1、第４５卷第１期航空计算技术Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．１２０１５年１月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＪａｎ．２０１５基于访问数据模式的Ｃａｃｈｅ缺失预测模型吴琳，王建生（中航工业西安航空计算技术研究所，陕西西安７１００６８）摘要：为缓解ＳＭＴ上线程对Ｃａｃｈｅ的争用，提出了基于访问数据模式的Ｃａｃｈｅ缺失预测模型ＡＤＭ。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算，以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入，预测Ｃａｃｈｅ缺失情况并以此作为线程间Ｃａｃｈｅ争用指标。ＡＤＭ实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的

2、缺失计算方法，对比分析表明，ＡＤＭ加入了对共享数据情况的分析过程，分别计算针对不同模式访存序列，结果更为精确，仿真试验表明，Ｃａｃｈｅ缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比，误差分布在合理的范围内，当两个访存序列中有较多共享数据时，使用ＳＭＭ方法计算结果将更为准确，证明了对访问模式进行划分的必要性。关键词：ＳＭＴ；ｃａｃｈｅ；预测中图分类号：ＴＰ２７４文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１５）０１桘０１２１桘０６PredictingCacheContentionMechanismBasedonAccessingDataM

3、odeＷＵＬｉｎ，ＷＡＮＧＪｉａｎ桘ｓｈｅｎｇ（Xi′anAeronauticsComputingTechniqueResearchInstitute，AVIC，Xi′an７１００６８，China）Abstract：ＴｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅＣａｃｈｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎｏｆＳＭＴ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｃａｃｈｅｃｏｎｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈ-ａｎｉｓｍ．Ｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄａｔａａｃｃｅｓｓｍｏｄｅｌ．Ｃｏｍｐａ

4、ｒａｔｉｖｅａ-ｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔＡＤＭａｄｄｅｄｔｏａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｈａｒｉｎｇｄａｔａ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｓｏｆａｃｃｅｓｓｓｅｑｕｅｎｃｅｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅ．Keywords：ＳＭＴ；ｃａｃｈｅ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ［３］引言ｔａｎｃｅ），通过计算共同执行后的线程的Ｃａｃｈｅ有效访问空间（ＥｆｆＣａｃｈｅＳｐａｃｅ），对共同执行后的Ｃａｃｈｅ考察同时多线程处理器（ＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＭｕｌｔｉ桘［

5、１］ｍｉｓｓ数量进行预测作为输出。ＦＯＡ机制假设线程占用Ｔｈｒｅａｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｒ，ＳＭＴ）中核内发生争用的各种资的Ｃａｃｈｅ有效空间与线程的访问频率具有一定的比例源，发现存储类资源Ｌ１Ｃａｃｈｅ的争用对系统性能影响关系，则具有高访问频率的线程易于载入Ｃａｃｈｅ更多较为严重。Ｃａｃｈｅ缺失率是反映线程对Ｃａｃｈｅ争用的的数据，占用的有效Ｃａｃｈｅ空间较大。ＳＤＣ机制根据有效评价指标之一。为了缓解处理器核上线程间对每个线程独立运行时的堆栈距离信息，通过合并这些Ｌ１Ｃａｃｈｅ资源的争用，提出一种动态线程协同调度策独立的堆栈距离预测出

6、公共运行时新的堆栈距离信略：通过建立Ｃａｃｈｅ争用预测机制，以线程访存序列作息。这两种方法，实现相对简单，但准确度略差。Ｐｒｏｂ为输入，预测线程因为共享Ｃａｈｃｅ而带来的额外缺失模型中引入环形访问队列（ＣｉｒｃｕｌａｒＳｅｑｕｅｎｃｅ）的概念，情况，作为描述线程间对Ｃａｃｈｅ争用情况的指标。用来分析两个没有共享数据的线程共同执行时对１相关研究Ｃａｃｈｅ争用情况，推算线程Y随机插入线程X原本的目前，根据线程的访存信息预测Ｃａｃｈｅ缺失情况，环形访问队列后造成该线程X最后一次访问缺失的概有３种常用的Ｃａｃｈｅ缺失预测模型：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏ

7、ｆＡｃ-率，进而对两个线程共同执行后Ｃａｃｈｅｍｉｓｓ数量进行ｃｅｓｓ（ＦＯＡ）、ＳｔａｃｋＤｉｓｔａｎｃｅＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ（ＳＤＣ）和Ｉｎｄｕｃ-预测。该模型预测精准性较高，平均错误率只有［２］ｔｉｖｅＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ（Ｐｒｏｂ）。３．９％，但实现较为复杂。ＦＯＡ和ＳＤＣ模型是基于启发式的预测机制，输入结合Ｐｒｏｂ预测机制中基于环形访问队列计算为线程独自运行时获取的堆栈距离信息（ＳｔａｃｋＤｉｓ-Ｃａｃｈｅ缺失的思想，提出基于访问数据模式的Ｃａｃｈｅ缺收稿日期：２０１４－１１－１９修订日期：２０１４－１２－１８基金项目：装备

8、预研公用技术基金项目资助（９１４０Ａ１６０１０３１１ＨＫ６１０１）作者简介：吴琳（１９８３－），女，江西贵溪人，工程师，主要研究方向为数据信号处理。·１２２·航空计算技术第４５卷第１期失预测模