Abstract-Förbättring cache prestanda kräver att förstå cache beteende. Mätning av cacheprestanda för en eller två datainmatningsset ger dock liten inblick i hur cachebeteendet varierar mellan alla datainmatningsset och alla cachekonfigurationer. Detta papper använder locality analys för att generera en parameteriserad modell av program cache beteende. Med tanke på en cachestorlek och associativitet förutser denna modell felfrekvensen för godtyckliga datainmatningsstorlekar. Denna modell identifierar också kritiska dataindatastorlekar där cachebeteendet uppvisar markerade förändringar. Experiment visar denna teknik är inom 2 procent av träffhastigheten för inställda associativa cache på en uppsättning flytta-punkt- och heltalsprogram med hjälp av array och pekar-baserade datastrukturer. Med utgångspunkt i den nya modellen presenterar detta papper ett interaktivt visualiseringsverktyg som använder en tredimensionell plott för att visa felfrekvensförändringar över programdatastorlekar och cachestorlekar och dess användning för att utvärdera kompilatoromvandlingar. Andra användningsområden för detta visualiseringsverktyg inkluderar assisterande maskin och benchmarking-set design. Verktyget finns tillgängligt på Internet på http://www.cs.rochester.edu/research/locality.
Tekniken användes senare för att förutsäga cache miss hastighet över program ingångar REF.
Miss Rate Prediction Across Program Inputs and Cache Configurations
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}