【摘 要】
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处理器架构在早期设计时,主要通过微架构仿真和解析建模两种方法进行性能评估。微架构仿真的优势在于仿真精度较高,但是由于仿真速度慢,在处理器设计早期是难以被人接受的。解析建模虽然在精确度上不如微架构仿真,但是以评估速度见长,获得了学术界的青睐。为了提高处理器的性能,处理器设计人员在处理器核和内存之间加入了Cache子系统,因此Cache子系统的精确建模对现代处理器性能评估具有重要影响。学术界虽然对处理
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处理器架构在早期设计时,主要通过微架构仿真和解析建模两种方法进行性能评估。微架构仿真的优势在于仿真精度较高,但是由于仿真速度慢,在处理器设计早期是难以被人接受的。解析建模虽然在精确度上不如微架构仿真,但是以评估速度见长,获得了学术界的青睐。为了提高处理器的性能,处理器设计人员在处理器核和内存之间加入了Cache子系统,因此Cache子系统的精确建模对现代处理器性能评估具有重要影响。学术界虽然对处理器Cache子系统做了大量的解析建模研究,但是这些研究都是针对Cache的某一个性能指标,没有形成完整的系统框架。另外,相关论文对于Cache子系统的解析建模研究没有开源。第三,从应用的角度来看,现有的解析模型存在没有集成、未提供给用户友善的用户界面等问题,难以使用。因此本文基于前期对处理器Cache子系统的解析建模研究,集成与实现一个对处理器Cache子系统架构进行性能评估的工具C-PET。对于给定的硬件架构配置,通过该工具能够快速得到相关性能指标,从而帮助设计人员进行设计空间探索。本文开发的C-PET全部用Java语言编写。首先,通过Gem5得到软件Trace信息,形成标准格式的文件输入。其次,利用面向对象的设计思想,将单层级Cache缺失率模型、下游Cache行为模型、多核共享Cache行为模型以及访存并发度模型封装在对象当中,形成model模块。另外,C-PET将为用户提供图形化操作界面,并对模型输出结果提供可视化展示。最后,C-PET在设计过程中会留下各种接口,方便以后更多的功能拓展和模型集成。与Gem5时钟精确型仿真相比,C-PET预测下游Cache缺失率的平均误差小于5%,预测多核共享Cache缺失率的平均误差小于5%,预测访存并发度的平均误差小于8%,平均评估速度提高两个数量级。
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