面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法

大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法,其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例,提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法,从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后,介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明,帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程序的性能。

帮助线程预取技术研究综述

帮助线程预取是当前多核平台提高非规则数据密集应用预取效果性能的关键技术之一,近年来已成为国内外的研究热点。针对非规则数据密集应用访存规律的非连续局部性特征,帮助线程预取技术利用CMP平台的最后一级共享缓存(LLC)将应用的非连续局部性转换为瞬时的连续时空局部性(即时局部性),从而达到通过线程级数据预取提高程序性能的目的。归纳了帮助线程预取技术的分类,概括和比较了不同帮助线程实现技术的优势和局限性,深入分析和探讨了现有的几种典型帮助线程技术的预取控制策略。最后从帮助线程实时控制、参数动态选取和优化方面指出了帮助线程预取技术的研究方向。