| Summary: | Στην παρούσα διατριβή προτείνονται μέθοδοι διαχείρισης των κοινόχρηστων πόρων σε υπολογιστικά συστήματα όπου πολλαπλοί επεξεργαστές μοιράζονται το ίδιο ολοκληρωμένο (Chip Multiprocessors – CMPs). Ενώ μέχρι πρόσφατα ο σχεδιασμός ενός υπολογιστικού συστήματος στόχευε στην ικανοποίηση των απαιτήσεων μόνο μίας εφαρμογής ανά χρονική περίοδο, τώρα πια απαιτείται και η εξισορρόπηση των απαιτήσεων διαφορετικών εφαρμογών που ανταγωνίζονται για την κατοχή των ίδιων πόρων. Σε πολλές περιπτώσεις, όμως, αυτό δεν αρκεί από μόνο του. Ακόμη και αν επιτευχθεί κάποιος ιδανικός διαμοιρασμός του πόρου, αν δεν βελτιστοποιηθεί ο τρόπος με τον οποίο χρησιμοποιούν οι επεξεργαστές τον κοινόχρηστο πόρο, δεν θα καταφέρει να εξυπηρετήσει ικανοποιητικά το αυξημένο φορτίο. Για να αντιμετωπιστούν τα προβλήματα που πηγάζουν από τον διαμοιρασμό των κοινόχρηστων πόρων, στην παρούσα εργασία προτείνονται τρεις εναλλακτικοί μηχανισμοί διαχείρισης.
Η πρώτη μεθοδολογία εισάγει μία νέα θεωρητική μοντελοποίηση του διαμοιρασμού της κρυφής μνήμης, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί παράλληλα με την εκτέλεση των προγραμμάτων που διαμοιράζονται την κρυφή μνήμη. Η μεθοδολογία αξιοποιεί στην συνέχεια αυτήν την μοντελοποίηση, για να ελέγξει τον διαμοιρασμό της κρυφής μνήμης και να επιτύχει δικαιοσύνη στο πως κατανέμεται ο χώρος της κρυφής μνήμης μεταξύ
των επεξεργαστών.
Η δεύτερη μεθοδολογία παρουσιάζει μία νέα τεχνική για την πρόβλεψη της τοπικότητας των προσπελάσεων της κρυφής μνήμης. Καθώς η τοπικότητα είναι η βασική παράμετρος που καθορίζει την χρησιμότητα των δεδομένων της κρυφής μνήμης, χρησιμοποιώντας αυτήν την τεχνική πρόβλεψης μπορούν να οδηγηθούν μηχανισμοί διαχείρισης που βελτιώνουν την αξιοποίηση του χώρου της κρυφής μνήμης. Στα πλαίσια της μεθοδολογίας παρουσιάζουμε έναν τέτοιο μηχανισμό, ο οποίος στοχεύει στην ελαχιστοποίηση των αστοχιών της κρυφής μνήμης μέσω μίας νέας πολιτικής αντικατάστασης.
Η τελευταία μεθοδολογία που παρουσιάζεται είναι μία μεθοδολογία για την μείωση της κατανάλωσης ενέργειας της ουράς εντολών, που είναι μία από τις πιο ενεργειακά απαιτητικές δομές του επεξεργαστή. Στα πλαίσια της μεθοδολογίας, δείχνεται ότι το κλειδί για την αποδοτική μείωση της κατανάλωσης ενέργειας της ουράς εντολών βρίσκεται στην αλληλεπίδραση της με το υποσύστημα μνήμης. Με βάση αυτό το συμπέρασμα, παρουσιάζουμε έναν νέο μηχανισμό δυναμικής διαχείρισης του μεγέθους της ουράς εντολών, ο οποίος συνδυάζει επιθετική μείωση της κατανάλωσης ενέργειας του επεξεργαστή με διατήρηση της υψηλής απόδοσής του. === This dissertation proposes methodologies for the management of shared resources in chip multi-processors (CMP). Until recently, the design of a computing system had to satisfy the computational and storage needs of a single program during each time period. Now instead, the designer has to balance the, perhaps conflicting, needs of multiple programs competing for the same resources. But, in many cases, even this is not enough. Even if we could invent a perfect way to manage sharing, without optimizing the way that each processor uses the shared resource, the resource could not deal efficiently with the increased load. In order to handle the negative effects of resource sharing, this dissertation proposes three management mechanisms.
The first one introduces a novel theoretical model of the sharing of the shared cache, which can be used at run-time. Furthermore, out methodology uses the model to control sharing and to achieve a sense of justice in the way the cache is shared among the processors.
Our second methodology presents a new technique for predicting the locality of cache accesses. Since locality determines, almost entirely, the usefulness of cache data, our technique can be used to drive any management mechanism which strives to improve the efficiency of the cache. As part of our methodology, we present such a mechanism, a new cache replacement policy which tries to minimize cache misses by near-optimal replacement decisions.
The last methodology presented in this dissertation, targets the energy consumption of the processor. To that end, our methodology shows that the key to reducing the power consumption of the Issue Queue, without disproportional performance degradation, lies at the interaction of the Issue Queue with the memory subsystem: as long as the management of the Issue Queue doesn’t reduce the utilization of the memory subsystem, the effects of the management on the processor’s performance will be minimal. Based on this conclusion, we introduce a new mechanism for dynamically resizing the Issue Queue, which achieves aggressive downsizing and energy savings with almost no performance degradation.
|
|---|
