基于重用距離的GPU緩存缺失分析模型的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證.pdf

1、近十年來，GPU從專用圖形處理器逐漸發(fā)展成通用計(jì)算平臺，憑借其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力和功耗控制能力，GPU通用計(jì)算在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和關(guān)注。由于GPU芯片將大部分面積都分配給計(jì)算單元，僅分配少量芯片面積給緩存和控制單元，大量GPU應(yīng)用程序的性能受限于GPU的訪存速度，而非計(jì)算能力。對于GPU訪存限制型應(yīng)用程序，緩存使用效率對程序整體性能影響顯著，優(yōu)化緩存使用效率以提高整體性能是一種重要的手段。為了幫助程序開發(fā)者理解GPU緩存行為

2、特征，選擇恰當(dāng)?shù)木彺鎯?yōu)化方法，準(zhǔn)確性高、速度快、功能全的GPU緩存缺失分析工具就顯得的尤為重要。
　　本文根據(jù)GPU并行計(jì)算平臺的特點(diǎn)，優(yōu)化了重用距離算法在GPU平臺的精度和速度，并設(shè)計(jì)了基于重用距離的GPU緩存缺失分析模型。具體地，根據(jù)GPU緩存微結(jié)構(gòu)特征，修正重用距離算法中核心數(shù)據(jù)的更新時(shí)間，修正線程阻塞信息的使用機(jī)制，提升了GPU平臺下重用距離算法精度。然后，根據(jù)GPU線程維度設(shè)置，將重用距離計(jì)算劃分為多個(gè)子任務(wù)并行完成;合

3、并訪存記錄以節(jié)省存儲空間;根據(jù)訪存總數(shù)量改變訪存序列采樣標(biāo)準(zhǔn);提升GPU平臺下重用距離算法速度。最后，基于重用距離理論，建立GPU緩存缺失分析模型，分析GPU應(yīng)用程序的緩存行為特征。除了實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的緩存缺失類型分析，還提出緩存容量敏感性分析，預(yù)測在緩存容量發(fā)生變化時(shí)，缺失率將如何改變;以及，指令級緩存缺失分析，將GPU程序的緩存缺失定位到具體的訪存指令。
　　經(jīng)過在PolyBench/GPU和Parboil兩個(gè)GPU測試集上的驗(yàn)證實(shí)