基于置信度评估的Cache污染过滤技术

对多内核共享L2cache时的cache污染问题进行了研究，认为内核猜测执行预测路径上的访存指令导致的cache污染会严重影响处理器性能。提出了一种基于置信度评估的cache污染过滤技术FCPC，该技术置信度评估机制对条件分支进行动态评估，并为每个cache数据行新增两个标志位——置信度评估标志（CET）和访问指示标志（AHT），根据评估结果将预测路径上的访存指令及其访存数据分别标识为高置信度和低置信度。在cache替换操作时根据CET和AHT就能优先将污染数据替换出去，增加了cache空间的有效利用率，从而提升IPC和cache命中率。实验结果表明，FCPC策略能够将IPC性能提升0．18％～4．86％，平均提升1．91％；同时能够将降低L2cache缺失率降低0．65％～5．76％．平均降低2．57％。

面向微处理器猜测执行过程中预载入数据的Cache污染控制方法

"存储墙"问题已经成为处理器性能提升的主要障碍,而处理器内核猜测执行预测路径上访存指令时预载入的存储器数据所导致Cache污染会严重影响处理器性能.本文提出一种针对猜测执行过程中预载入数据的Cache污染控制方法CSDA.首先,利用置信度评估技术从所有预测路径中分离出错误概率较大的路径.然后,根据低置信度污染型访存指令识别历史表将低置信度预测路径上的访存指令划分为预取型和污染型,为污染型的访存指令建立低优先级Load/Store队列,并采用污染数据Cache存储污染数据.仿真结果表明,在双核模式下,CSDA策略相对于baseline结构来说,L1 D-Cache缺失率降低幅度从9%-23%,平均降低了17%;L2 Cache缺失率的下降范围从1.02%-14.39%,平均为5.67%;IPC的提升幅度从0.19%-5.59%,平均为2.21%.

内存数据库可控的page-color优化技术研究

page-color的研究集中在如何通过有效的cache分区技术隔离弱局部性数据与强局部性数据的访问冲突,减少数据处理过程中由弱局部性数据产生的cache污染对强局部性数据的影响.但这些优化技术依赖于特殊的处理器硬件设计、操作系统内核功能的扩展或同时依赖于硬件的特殊设计和操作系统扩展功能的支持.提出了应用软件层上基于page-color的W-order扫描优化技术,不依赖特殊的处理器硬件设计,最小化依赖操作系统的扩展功能.研究的核心思想是通过page-color控制弱局部性数据的页面地址访问顺序,将弱局部性数据与强局部性数据在cache中的冲突域由整个地址空间缩小为指定page-color的地址空间内,从而降低整体的cachemiss,降低数据处理时的延迟.与典型的page-coloring技术相比,不需要扩展操作系统内核功能,具有更好的内存地址空间利用率,能够实现查询内数据集粒度上的cache分区优化.实验中模拟了内存数据库中典型的多表连接算法,通过模拟cache行为模式和在实际查询处理时使用cache监测工具验证了W-order区优化技术的可行性与cache性能.实验结果表明,通过在应用软件层次上对顺序访问操作的控制,能够有效地降低cachemiss,提高内存数据库查询处理性能.