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适用于S-NUCA异构处理器的任务调度与热管理系统
1
作者
周义涛
李阳
+3 位作者
韩超
赵玉来
汪玲
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期196-205,共10页
异构多核处理器凭借其高性能、低功耗和广泛的应用场景而成为当前计算机平台的主流方案,且大容量的非均匀缓存架构(S-NUCA)具有较低的平均访问时间。然而,不断上升的晶体管规模给异构多核处理器的资源调度和功耗控制带来挑战,传统的调...
异构多核处理器凭借其高性能、低功耗和广泛的应用场景而成为当前计算机平台的主流方案,且大容量的非均匀缓存架构(S-NUCA)具有较低的平均访问时间。然而,不断上升的晶体管规模给异构多核处理器的资源调度和功耗控制带来挑战,传统的调度算法在面对基于S-NUCA的多核处理器时忽略了核心之间的缓存访问延迟,且传统热管理方案只提供芯片级功率约束,容易使得系统因核心使用率降低而造成性能下降。为此,提出一种适用于S-NUCA异构多核系统、满足热安全约束的动态线程调度机制TSCDM。利用基于动态每周期指令(IPC)值的阶段检测技术,并基于人工神经网络预测线程的IPC值,以获取线程与核心类型的最佳绑定关系,依据S-NUCA缓存特性获得最优映射和基于任务分类的任务迁移策略。在此基础上,TSCDM基于片上热模型为每个核心实时分配功率预算。在HotSniper上运行SPLASH-2性能测试套件进行实验,结果表明,相较于传统调度方案与基于机器学习的调度方案,TSCDM在加速比和资源利用率上均表现出优势,TSCDM中使用的基于瞬态温度的安全功率算法相比传统热安全功率算法能够降低核心热余量,同时处理器的全频段均有更高的能效比。
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关键词
异构多核处理器
人工神经网络
线程调度
阶段检测
热
安全
功率
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职称材料
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
2
作者
安鑫
杨海娇
+1 位作者
李建华
任福继
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2631-2638,共8页
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处...
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处理器具有更高的功率密度,而这会导致芯片温度的升高,最终会对系统性能造成一定的负面影响。为了充分发挥出异构多核处理系统的性能优势,提出一种在满足温度安全功率的前提下,以最大化系统性能为目标的动态映射方法。该方法考虑异构多核系统的两种异构指标来确定映射方案:第一种异构指标是核心类型,不同类型的处理核具有不同的特征,因而它们适用于处理不同的应用程序;第二种异构指标是热感受性,芯片上不同的处理核位置具有不同的热感受性,越是中心位置的处理核受到的来自于其他处理核的热传递越多,因而温度也就越高。为此,提出一种基于神经网络性能预测器来对线程与处理核类型进行匹配,并利用热安全功率(TSP)模型将经过匹配后的线程映射到芯片上的具体位置。实验结果表明,所提出的方法与常见的轮询调度(RRS)相比,能在保证热安全约束的前提下将平均每个时钟周期内程序所执行的指令数,即指令/周期(IPC)提高53%左右。
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关键词
异构多核系统
动态映射
性能预测
热
感受性
热
安全
功率
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职称材料
题名
适用于S-NUCA异构处理器的任务调度与热管理系统
1
作者
周义涛
李阳
韩超
赵玉来
汪玲
李建华
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
安徽交通职业技术学院
合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期196-205,共10页
基金
安徽省重点研究与开发计划(202004d07020004)
安徽省自然科学基金(2108085MF203)
+1 种基金
安徽省高等学校科学研究项目(2022AH052448)
安徽交通职业技术学院校级自然科学项目(KJ2021AX003)。
文摘
异构多核处理器凭借其高性能、低功耗和广泛的应用场景而成为当前计算机平台的主流方案,且大容量的非均匀缓存架构(S-NUCA)具有较低的平均访问时间。然而,不断上升的晶体管规模给异构多核处理器的资源调度和功耗控制带来挑战,传统的调度算法在面对基于S-NUCA的多核处理器时忽略了核心之间的缓存访问延迟,且传统热管理方案只提供芯片级功率约束,容易使得系统因核心使用率降低而造成性能下降。为此,提出一种适用于S-NUCA异构多核系统、满足热安全约束的动态线程调度机制TSCDM。利用基于动态每周期指令(IPC)值的阶段检测技术,并基于人工神经网络预测线程的IPC值,以获取线程与核心类型的最佳绑定关系,依据S-NUCA缓存特性获得最优映射和基于任务分类的任务迁移策略。在此基础上,TSCDM基于片上热模型为每个核心实时分配功率预算。在HotSniper上运行SPLASH-2性能测试套件进行实验,结果表明,相较于传统调度方案与基于机器学习的调度方案,TSCDM在加速比和资源利用率上均表现出优势,TSCDM中使用的基于瞬态温度的安全功率算法相比传统热安全功率算法能够降低核心热余量,同时处理器的全频段均有更高的能效比。
关键词
异构多核处理器
人工神经网络
线程调度
阶段检测
热
安全
功率
Keywords
heterogeneous multi-core processor
Artificial Neural Network(ANN)
thread scheduling
phase detection
Thermal Safe Power(TSP)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
2
作者
安鑫
杨海娇
李建华
任福继
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室(合肥工业大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第9期2631-2638,共8页
基金
国家自然科学基金联合资助基金资助项目(U1613217)
安徽省重点研究与开发计划项目(202004d07020004)
中央高校基本科研业务经费专项资金资助项目(JZ2020YYPY0092)。
文摘
异构多核平台通过集成不同类型的处理核来为系统设计提供灵活性,从而使应用程序可以根据自身需求动态地选择不同类型的处理核来进行处理,实现应用程序的高效运行。随着半导体技术的发展,单芯片上集成的核心数量随之增加,使得现代多核处理器具有更高的功率密度,而这会导致芯片温度的升高,最终会对系统性能造成一定的负面影响。为了充分发挥出异构多核处理系统的性能优势,提出一种在满足温度安全功率的前提下,以最大化系统性能为目标的动态映射方法。该方法考虑异构多核系统的两种异构指标来确定映射方案:第一种异构指标是核心类型,不同类型的处理核具有不同的特征,因而它们适用于处理不同的应用程序;第二种异构指标是热感受性,芯片上不同的处理核位置具有不同的热感受性,越是中心位置的处理核受到的来自于其他处理核的热传递越多,因而温度也就越高。为此,提出一种基于神经网络性能预测器来对线程与处理核类型进行匹配,并利用热安全功率(TSP)模型将经过匹配后的线程映射到芯片上的具体位置。实验结果表明,所提出的方法与常见的轮询调度(RRS)相比,能在保证热安全约束的前提下将平均每个时钟周期内程序所执行的指令数,即指令/周期(IPC)提高53%左右。
关键词
异构多核系统
动态映射
性能预测
热
感受性
热
安全
功率
Keywords
heterogeneous multi-core system
dynamic mapping
performance prediction
thermal susceptibility
Thermal Safe Power(TSP)
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适用于S-NUCA异构处理器的任务调度与热管理系统
周义涛
李阳
韩超
赵玉来
汪玲
李建华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
热安全约束下异构多核系统动态映射方法
安鑫
杨海娇
李建华
任福继
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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