Abstract-optimering processorer för specifika tillämpningar kan avsevärt förbättra energieffektiviteten. Med slutet av Den härdskalningen, och motsvarande minskning av energieffektivitetsvinster från teknikskalning, kan sådana strategier bli allt viktigare. Att utforma applikationsspecifika processorer kräver dock snabba verktyg för att utforska utrymme för att optimera de riktade tillämpningarna. Analytiska modeller kan vara en bra passform för sådan design utrymme prospektering eftersom de ger snabba prestandauppskattningar och insikt i samspelet mellan en applikations egenskaper och mikro-arkitektur av en processor. Tyvärr kräver nuvarande analytiska modeller vissa mikroarkitekturberoende ingångar, såsom cache miss-frekvenser, gren miss-frekvenser och minnesnivå parallellism. Detta kräver profilering av applikationerna för varje cache- och grenprediktorkonfiguration, vilket är mycket mer tidskrävande än att utvärdera de faktiska prestandamodellerna. I detta arbete presenterar vi en mikroarkitekturoberoende profilerare och tillhörande analytiska modeller som gör det möjligt för oss att producera prestanda- och effektuppskattningar över ett stort designutrymme nästan omedelbart. Vi visar att med hjälp av en mikro-arkitektur oberoende profil leder till en hastighetsökning på 25× för vår utvärderade design utrymme, jämfört med en analytisk modell som använder mikro-arkitektur beroende profiler. Över ett stort designutrymme har modellen ett 13% fel för prestanda och ett 7% fel för effekt, jämfört med cykelnivåsimulering. Modellen kan exakt bestämma den optimala processorkonfigurationen för olika applikationer under effekt- eller prestandabegränsningar, och den kan ge insikt i prestanda genom cykel stackar.
Dessutom visade REF en analytisk prestanda- och effektmodell, baserad på mikroarkitekturoberoende tillämpningsprofiler för att möjliggöra utvärdering av stora konstruktionsutrymmen med hjälp av en enda applikationsspecifik men arkitekturoberoende profil.
Micro-architecture independent analytical processor performance and power modeling
{'venue': '2015 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'journal': '2015 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}