梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

发布时间：2017-10-22 17:19

  本文关键词：梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

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【摘要】：对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室;
【关键词】： 数据预取 帮助线程 多核系统 访存延迟 梯度下降
【基金】：上海市自然科学基金资助项目(15ZR1428600) 计算机体系结构国家重点实验室开放资助项目(CARCH201206) 上海市浦江人才计划资助项目(16PJ1407600)
【分类号】：TP311.1;TP18
【正文快照】： 在微处理器的发展进入多核时代[1-2]之后,处理器和存储器之间的速度差距进一步拉大,存储墙[3]问题仍然是制约微处理器性能提升的一个重要瓶颈。数据预取技术[4]是缓解存储墙问题的重要手段之一,数据预取利用程序访存和计算的重叠,在处理器访问数据之前提前发出访存请求,隐藏因

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本文编号：1079322