I detta dokument studerar vi effekten av att dela minnesresurser på fem Google-datacenter-applikationer: en sökmotor på webben, bigtable, innehållsanalysator, bildsömnad och protokollbuffert. Medan tidigare arbete inte har funnit vare sig positiva eller negativa effekter av cachedelning i PARSEC-riktmärkessviten, finner vi att det finns både en betydande fördel och en potentiell försämring av felaktigt dela resurser mellan dessa datacenterapplikationer. I detta dokument presenterar vi först en studie av vikten av thread-tocore-kartläggningar för applikationer i datacenteret eftersom trådar kan kartläggas för att dela eller inte dela cache och bussbandbredd. För det andra undersöker vi effekten av att samlokalisera trådar från flera applikationer med olika minnesbeteende och upptäcker att den bästa kartläggningen för en viss applikation ändras beroende på dess co-runner. För det tredje undersöker vi de applikationsegenskaper som påverkar prestanda i de olika thread-to-core karteringsscenarierna. Slutligen presenterar vi både en heuristikbaserad och en adaptiv strategi för att komma fram till bra thread-to-core beslut i datacenteret. Vi observerar prestandasvängningar på upp till 25% för webbsökning och 40% för andra nyckelapplikationer, helt enkelt baserat på hur applikationstrådar kartläggs till kärnor. Genom att använda vår adaptiva thread-to-core mapper förbättrades prestandan för de datacenterapplikationer som presenterades i detta arbete med upp till 22 % över status quo thread-to-core kartläggning och presterar inom 3 % av optimal.
Tang och al. REF studerar effekten av att dela minnesresurser på datacentertillämpningar.
The impact of memory subsystem resource sharing on datacenter applications
{'venue': '2011 38th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA)', 'journal': '2011 38th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}