Dataparallellprogrammeringsmodeller med inmatningsanmärkningsbaserad konvergensextraktion på runtime ger ett lovande paradigm för programmering av multicoreprocessorer. Genom hantering av beroenden, uppdragsuppgifter och orkestrering förenklar dessa modeller avsevärt programarbetet för parallellisering samtidigt som de exponerar högre nivåer av samstämmighet. I detta papper visar vi att för multicores med en delad sista nivå cache (LLC) kan concurrency extraktion ram användas för att förbättra den delade LLC prestanda. Baserat på indata annoteringar för framtida uppgifter, körtiden instruerar hårdvaran att prioritera datablock med framtida återanvändning samtidigt vräka block utan framtida återanvändning. Dessa instruktioner gör det möjligt för hårdvaran att bevara alla block för åtminstone några av de framtida uppgifterna och vräka döda block. Detta leder till en avsevärd förbättring av cacheeffektiviteten jämfört med vad som uppnås med maskinvarubaserad ersättningspolicy, som kan ersätta block för alla framtida uppgifter som leder till dåliga hit-rates för alla framtida uppgifter. Den föreslagna hårdvaruteknik leder till en genomsnittlig förbättring på 18% i applikationens prestanda och en genomsnittlig minskning på 26% i missar över en delad LLC som hanteras av den senast använda ersättningspolicyn för en uppsättning indata-annoterade taskparallellprogram med hjälp av Omps programmeringsmodell som genomförs på NANOS++ körtid. Däremot lider det toppmoderna gängbaserade delningsschemat av en genomsnittlig prestandaförlust på 2 % och en genomsnittlig ökning på 15 % jämfört med utgångsvärdet.
Pan och Pai REF använder en hårdvarubaserad metod för att hantera sista nivåns cache för indata-annoterade aktivitet-parallellprogram med hjälp av Omps aktivitet-parallell programmeringsmodell.
Runtime-driven shared last-level cache management for task-parallel programs
{'venue': 'SC15: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': 'SC15: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}