Abstract-Multicore arkitekturer är utformade för att ge en acceptabel prestanda per enhet effekt för de flesta applikationer. Följaktligen måste vi ibland förvänta oss tillämpningar som skulle ha kunnat dra nytta av en starkare kärna när det gäller antingen lägre genomförandetid och/eller lägre energiförbrukning. Att samla några av resurserna i två (eller fler) kärnor för att konfigurera en mer kraftfull kärna för sådana fall är en naturlig strategi för att hantera de få applikationer som har mycket höga prestanda krav. En nyligen genomförd studie har dock visat att homogena kärnor sannolikt inte kommer att gynna tillämpningar. I detta dokument studerar vi de potentiella prestandafördelarna med kärnmorfering i en heterogen multicoreprocessor som kan konfigureras om vid körning. Vi anser som ett exempel en dubbel kärna processor med en av de två kärnor som är utformade för att rikta heltal intensiva applikationer medan den andra är bättre lämpad för flytta-punkt intensiva applikationer. Dessa två kärnor kan sammansmältas till en enda kraftfull kärna när en applikation som kan dra nytta av en sådan fusion körs. Vi diskuterar först designprinciperna för de två enskilda kärnorna så att majoriteten av de riktmärken som vi anser ska genomföras på ett tillfredsställande sätt. Vi visar sedan att en liten delmängd av de berörda ansökningarna i hög grad kan dra nytta av kärnmorfering även i det fall där två ansökningar som kunde ha utförts parallellt på de två kärnorna körs, under en viss procent av tiden, på den enda morferade kärnan. Våra resultat tyder på att en prestandavinst på upp till 100% kan uppnås vid en liten hårdvara på mindre än 1%.
Das m.fl. REF har föreslagit en asymmetrisk dubbelkärnig processor med en kärna med starkt heltal instruktion stöd medan den andra har stark flyttal stöd.
A study on performance benefits of core morphing in an asymmetric multicore processor
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Computer Design', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Computer Design', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}