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题名基于数据对象规模的Rank级内存分配方法
被引量：1
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作者
钟祺
王晶
管雪涛
黄涛
王克义
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机构
北京大学微处理器研究开发中心
首都师范大学高可靠嵌入式系统技术北京市工程技术研究中心
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期672-680,共9页
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基金
"核高基"国家科技重大专项基金项目(2009ZX01029-001-002)
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文摘
利用主存的多bank/rank/channel结构挖掘访存并行性和局部性,是提高系统性能的重要手段.相关研究工作通过sub-rank技术增加可并行工作的存储资源,或在并行程序之间对bank划分,以隔离访存冲突.但上述方法没有考虑在bank/rank资源共存的情况下,单个程序内部数据对象间的冲突问题.通过观察数据在主存中的分布,发现程序的数据倾向聚簇于单个rank中,并提出了一种基于数据对象规模的rank级内存分配方法(data object scale aware rank-level memory allocation,DSRA).DSRA将冲突开销较大的数据对象分散到不同的rank,利用增长的bank/rank资源提高访存性能.DSRA工作在操作系统层,基于编译器和操作系统提供的信息来分析数据对象间的冲突开销,既不用修改源码,也不依赖特殊的底层硬件.基于2款真实处理器对来自NAS Benchmark和SPEC CPU2000中的存储敏感型基准测试程序进行评测.结果表明,在不影响cache失效率的情况下,DSRA通过减少主存访问周期数,可以降低程序的执行时间.与已有的优化技术相比,性能平均提高6.8%,最高性能提升幅度为16%.
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关键词
访存冲突
操作系统
rank聚簇
内存分配
数据对象
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Keywords
memory interference
operating system
rank cluster
memory allocation
data object
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分类号
TP333.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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