Ny forskning förespråkar minnesströmning tekniker för att lindra prestanda flaskhals orsakas av de höga latenser av off-chip minne åtkomster. Temporal minne streaming replays tidigare observerade miss sekvenser för att eliminera långa kedjor av beroende missar. Spatial minne streaming förutsäger repetitiva data layout mönster inom fast storlek minnesregioner. Eftersom varje teknik riktar sig till en annan delmängd av missar, varierar deras effektivitet mellan arbetsbelastningar och varje lämnar en betydande del av missar oförutsedd. I detta dokument föreslår vi Spatio-Temporal Memory Streaming (STEMS) för att utnyttja synergin mellan rumslig och temporal streaming. Vi observerar att ordningen för rumslig åtkomst upprepas både inom och mellan regioner. STEMS registrerar och återspelar temporalsekvensen av regionen kommer åt och använder rumsliga relationer inom varje region för att dynamiskt rekonstruera en förutsagd total miss ordning. Med hjälp av spår-driven och cykel-korrekt simulering över en svit av kommersiella arbetsbelastningar, visar vi att med liknande implementation komplexitet som temporal streaming, STeMS uppnår lika eller högre täckning än rumsliga eller temporal minne streaming ensam, och förbättrar prestanda med 31%, 3%, och 18% över steg, rumsliga, och temporal förutsägelse, respektive.
I sina efterföljande studier konstaterade de att ordningen för rumsliga åtkomster upprepades både inom och över regioner och föreslog Spatio-Temporal Memory Streaming (STEMS) REF ] för att utnyttja synergin mellan rumslig och temporal streaming.
Spatio-temporal memory streaming
{'venue': "ISCA '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}