LRU替换算法在单核处理器中得到了广泛应用,而多核环境大都采用多核共享最后一级Cache(LLC)的策略,随着LLC容量和相联度的增加以及多核应用的工作集增大,LRU替换算法和理论最优替换算法之间的差距越来越大。该文提出了一种平均划分下基...LRU替换算法在单核处理器中得到了广泛应用,而多核环境大都采用多核共享最后一级Cache(LLC)的策略,随着LLC容量和相联度的增加以及多核应用的工作集增大,LRU替换算法和理论最优替换算法之间的差距越来越大。该文提出了一种平均划分下基于频率的多核共享Cache替换算法(ALRU-F)。该算法将当前所需要的部分工作集保留在Cache内,逐出无用块,同时还提出了块粒度动态划分下基于频率的替换算法(BLRU-F)。该文提出的ALRU-F算法相比传统的LRU算法缺失率降低了26.59%,CPU每一时钟周期内所执行的指令数IPC(Instruction Per Clock)则提升了13.59%。在此基础上提出的块粒度动态划分下,基于频率的BLUR-F算法相比较传统的LRU算法性能提高更大,缺失率降低了33.72%,而IPC则提升了16.59%。提出的两种算法在性能提升的同时,并没有明显地增加能耗。展开更多
文摘LRU替换算法在单核处理器中得到了广泛应用,而多核环境大都采用多核共享最后一级Cache(LLC)的策略,随着LLC容量和相联度的增加以及多核应用的工作集增大,LRU替换算法和理论最优替换算法之间的差距越来越大。该文提出了一种平均划分下基于频率的多核共享Cache替换算法(ALRU-F)。该算法将当前所需要的部分工作集保留在Cache内,逐出无用块,同时还提出了块粒度动态划分下基于频率的替换算法(BLRU-F)。该文提出的ALRU-F算法相比传统的LRU算法缺失率降低了26.59%,CPU每一时钟周期内所执行的指令数IPC(Instruction Per Clock)则提升了13.59%。在此基础上提出的块粒度动态划分下,基于频率的BLUR-F算法相比较传统的LRU算法性能提高更大,缺失率降低了33.72%,而IPC则提升了16.59%。提出的两种算法在性能提升的同时,并没有明显地增加能耗。
