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華為云存儲創(chuàng)新Lab論文被重要學術(shù)會議PACT’2022接收,提出并實現(xiàn)一種稱為雙流的空間數(shù)據(jù)預(yù)取器DSDP

【論文信息】

Mingjian He, Hua Wang, Ke Zhou, Kaichao Cui, Huabing Yan, Chang Guo, Rongfeng He. “DSDP: Dual Stream Data Prefetcher ”. The 31st International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT),October 10–12, 2022,Chicago, IL.

【論文簡介】

        硬件預(yù)取是一種重要的DRAM時延隱藏技術(shù)。設(shè)計預(yù)取器需要在覆蓋率和準確性之間取得微妙的平衡。隨著處理器核數(shù)的增加,預(yù)取算法的準確性變得更加重要。根據(jù)指令將訪問流進行分類是提高預(yù)取精度的有效方法,然而這種方法會失去跨指令的數(shù)據(jù)關(guān)系,更嚴重的情況下甚至會降低算法的覆蓋率。在本文中,我們提出了一種稱為雙流的空間數(shù)據(jù)預(yù)取器DSDP。DSDP通過兩種設(shè)計實現(xiàn)了高覆蓋率和準確性。首先,DSDP通過指令定位技術(shù)提高了預(yù)取精度,其次DSDP通過在空間定位流上學習跨指令的數(shù)據(jù)關(guān)系以彌補指令定位導(dǎo)致的預(yù)取機會損失。實驗結(jié)果表明,DSDP相比沒有預(yù)取算法的基線提高了48.6%的系統(tǒng)性能,相比最先進的空間預(yù)取器提升了4.7%。