I CMP:er skapar flera co-executing-program ömsesidig störning när de delar den underliggande nätverks-on-chip-arkitekturen. Sådan interferens orsakar olika prestanda avmattningar till olika applikationer. För att minska problemet med orättvisa behandlar vi trafik som initierats från samma tråd som ett aggregerat flöde så att kausalförfrågan/reply paketsekvenser kan fördelas på resurser konsekvent och rättvist enligt onlineprofilerade insprutningshastigheter för trafik. Vår lösning består av tre sammanhängande mekanismer från ränteprofilering, räntearv och tidsproportionell kanalplanering för att underlätta och förverkliga en opartisk fördelning av arbetsbelastning och adaptiva resurser. Full-system utvärderingar i GEM5 visar att jämfört med klassiska paket-centrerade och senaste tillämpning-prioritering metoder, vår strategi avsevärt förbättrar viktad upphastighet för alla multi-application blandningar och uppnår nästan idealisk prestanda rättvisa.
Lu och Yao Ref föreslår tre sammanhängande mekanismer för att underlätta och förverkliga en opartisk fördelning av arbetsbörda och adaptiva resurser.
Aggregate Flow-Based Performance Fairness in CMPs
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}