Klassificeringen av data i privata och delade data har visat sig vara en katalysator för teknik för att minska kostnaderna för samstämmighet, eftersom privata data kan tas ur sammanhang och resurser kan koncentreras på att skapa enhetlighet för delade data. I den här artikeln undersöker vi hur granularitet-page-nivå kontra cache-line nivå och anpassningsförmåga-går från delad till privat-påverka resultatet av klassificering och dess slutliga inverkan på samstämmighet. Vi skapar en klassificeringsteknik, kallad Generational Classification, och ett koherensprotokoll kallat Generational Coherence, som behandlar data som privata eller delade baserat på cache-line generationer. Vi jämför två koherensprotokoll baserade på självinvalidering/självnedgradering med avseende på dataklassificering. Våra upptäckter är upplysande: i) En del program drar nytta av finare granularitet, en del drar ytterligare nytta av anpassningsförmåga, men en del drar inte heller nytta av det. ii) En minskning av mängden delade data har ingen märkbar inverkan på samstämmigheten som beror på självinvalidering av delade data, och därför har ingen inverkan på prestandan. iii) Däremot har klassificeringen av fler uppgifter som privata konsekvenser för protokoll som använder sig av writing-through som ett sätt att nedgradera sig, vilket leder till en minskning av nättrafiken med upp till 30 % genom att minska genomskrivningstrafiken.
Davari m.fl. I REF föreslogs en dataklassificeringsteknik vid cachelinjens granularitet baserad på generationer av cachelinjer.
The Effects of Granularity and Adaptivity on Private/Shared Classification for Coherence
{'venue': 'TACO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}