Enstaka-ISA heterogena flerkärniga processorer består vanligtvis av små (t.ex. i-ordning) effekteffektiva kärnor och stora (t.ex., o-order) högeffektiva kärnor. Effektiviteten hos heterogena multikärnor beror på hur väl en schemaläggare kan kartlägga arbetsbelastningen på den lämpligaste kärntypen. I allmänhet kan små kärnor uppnå goda resultat om arbetsbelastningen i sig har höga nivåer av ILP. Å andra sidan ger stora kärnor bra prestanda om arbetsbelastningen uppvisar höga nivåer av MLP eller kräver att ILP extraheras dynamiskt. I detta dokument föreslås effektivitetsskattning (Performance Impact Estimation, PIE) som en mekanism för att förutsäga vilken arbetsbörda-till-kärn-kartläggning som sannolikt kommer att ge de bästa resultaten. PIE samlar in CPI stack, MLP och ILP profilinformation, och uppskattar prestanda om arbetsbelastningen skulle köras på en annan kärntyp. Dynamisk PIE justerar schemaläggningen vid körning och utnyttjar därmed finkornigt tidsvarierande utförandebeteende. Vi visar att PIE kräver begränsat hårdvarustöd och kan förbättra systemets prestanda med i genomsnitt 5,5 % i förhållande till de senaste förslagen till schemaläggning och med 8,7 % i förhållande till en provtagningsbaserad schemaläggningspolitik.
I Ref föreslår författarna en schemaläggningsstrategi baserad på en resultatuppskattning (PIE) som kan förutsäga en arbetsbörda-till-kärna kartläggning.
Scheduling heterogeneous multi-cores through Performance Impact Estimation (PIE)
{'venue': "ISCA '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}