Sammanfattning — Nuvarande mikroprocessorer innehåller tekniker för att aggressivt utnyttja parallellism på undervisningsnivå (ILP). Detta dokument utvärderar effekten av sådana processorer på prestandan hos delade minnesmultiprocessorer, både utan och med latencyhiding optimering av programvara prefetching. Våra resultat visar att medan ILP tekniker avsevärt minskar CPU-tid i multiprocessorer, de är mindre effektiva i att ta bort minne stalltid. Följaktligen anser vi, trots de inneboende latenstoleransfunktionerna hos ILP-processorer, att minnessystemets prestanda är en större flaskhals och parallella effektivitet som generellt sett är sämre i ILP-baserade multiprocessorer än i tidigare generations multiprocessorer. De främsta orsakerna till dessa brister är otillräckliga möjligheter i ansökningarna att överlappa flera belastningar som saknas och ökad bestridning av resurser i systemet. Vi finner också att programprefetching inte ändrar den minnesbundna naturen hos de flesta av våra applikationer på vår ILP multiprocessor, främst på grund av ett stort antal sena prefetches och resursbetydelse. Våra resultat tyder på behovet av ytterligare latency dölja eller minska tekniker för ILP-system, såsom programvara kluster av last missar och producentinitierad kommunikation.
Effekten av ILP-processorer på prestandan hos delade minnesmultiprocessorer REF med och utan latency dölja optimerande programvara prefetching har varit
The Impact of Exploiting Instruction-Level Parallelism on Shared-Memory Multiprocessors
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}