Med den ökande förekomsten av lagerskala (WSC) och cloud computing blir det allt viktigare att förstå interaktionerna mellan serverapplikationer och den underliggande mikroarkitekturen för att extrahera maximal prestanda från serverhårdvaran. För att underlätta en sådan förståelse presenterar detta dokument en detaljerad mikroarchitectural analys av live datacenter jobb, mätt på mer än 20.000 Google-maskiner under en treårsperiod, och omfattar tusentals olika applikationer. Vi finner först att arbetsbelastningen på WSC är mycket varierande, vilket ökar behovet av arkitekturer som kan tolerera applikationsvariationer utan prestandaförlust. Vissa mönster dyker dock upp och erbjuder möjligheter till samoptimering av hårdvara och programvara. Till exempel identifierar vi gemensamma byggstenar i de lägre nivåerna av programvara stacken. Denna "datacenter skatt" kan omfatta nästan 30% av cyklerna över jobb som körs i flottan, vilket gör dess komponenter främsta kandidater för hårdvaruspecialisering i framtida serversystem-på-chips. Vi avslöjar också möjligheter till klassiska mikroarchitectural optimeringar för serverprocessorer, särskilt i cachehierarkin. Typiska arbetsbelastningar lägger stor stress på instruktionscacher och föredrar minne latens framför bandbredd. De förhalar också kärnor ofta, men beräknar kraftigt i sprickbildningar. Dessa observationer motiverar flera intressanta riktningar för framtida datorer i lagerskala.
Kanev m.fl. REF-profilerade och mätte mer än 20.000 Google-maskiner för att förstå effekten av prestandavariabilitet på vanliga arbetsbelastningar i moln.
Profiling a warehouse-scale computer
{'venue': "ISCA '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}