Increasing energy efficiency of processor caches via line usage predictors - Alves, Marco Antonio Zanata (2014)
O consumo de energia se torna cada vez mais importante para a arquitetura de processadores, onde o número de cores dentro de um mesmo chip está aumentando mas o total de energia disponível se mantém no mesmo nível ou até mesmo se reduz. Assim, técnicas para economizar energia, tais como opções de escala de frequência e desligamento automático de subsistemas, estão sendo usadas para manter a troca entre energia e desempenho. Para se obter alto desempenho, os atuais Chip Multiprocessors (CMPs) integram grandes memórias cache a fim de reduzir a latência média para acesso a memória principal, através da alocação do conjunto de dados da aplicação dentro do chip. Essas memórias cache tem sido projetadas tradicionalmente para explorar a localidade temporal usando políticas de substituição inteligentes e localidade espacial buscando todos os dados da linha da cache após uma falta de dados. Entretanto, estudos recentes mostraram que o número de sub-blocos dentro da linha da memória cache, que são realmente usados, costuma ser baixo, sendo que, os sub-blocos que são usados recebem poucos acessos antes de se tornarem mortos (isto é, nunca mais são acessados). Além disso, muitas da linhas da memória cache permanecem ligadas por longos períodos de tempo, mesmo que os dados não sejam usados novamente ou são inválidos. Para linhas de cache modificadas, a memória cache aguarda até que a linha seja expulsa para que esta seja gravada (write-back) de volta no próximo nível de memória. Essas escritas competem com as requisições de leitura (demanda do processador e prébusca da cache), aumentando a pressão no controlador de memória. Por essas razões, a eficiência energética e o desempenho das memórias cache não são ideais. Essa tese propõe a aplicação de preditores de uso de linhas da cache para aumentar a eficiência energética das memórias cache. São propostos os mecanismos Dead Sub-Block Predictor (DSBP) e Dead Line and Early Write-Back Predictor (DEWP) para permitir economia de energia sem que haja degradação do desempenho. DSBP é usado para prever quais sub-blocos da linha da cache serão usados e quantas vezes eles serão acessados de forma a trazer para a cache apenas os sub-blocos úteis e desliga-los após eles serem acessados pelo número de vezes previsto. DEWP prevê linhas de cache mortas assim que elas recebem o último acesso, desligando essas linhas. As linhas sujas são escalonadas para sofrerem write-back após a última operação de escrita, aumentando o potencial de salvar energia, reduzindo também a pressão no controlador de memória. Ambos os mecanismos propostos também reduzem a poluição nas memórias cache, dando prioridade para a expulsão de linhas mortas, melhorando as atuais políticas de substituição. Embora cada mecanismo apresentado seja capaz de funcionar separadamente dentro do sistema, ambos os mecanismos podem também ser misturados em uma mesma hierarquia de cache. Essa implementação mista é interessante pois a granularidade de sub-bloco é preferível para níveis de cache próximos do processador, onde as linhas de memória cache são expulsas rapidamente, enquanto o último nível de cache tende a usar toda a linha antes da sua expulsão. Com o intuito de avaliar os mecanismos propostos, é apresentado o Simulator of Non- Uniform Cache Architectures (SiNUCA). Esse simulador de microarquitetura com precisão de ciclos é validado em termos de desempenho e consumo de energia através da comparação com um processador real. Os resultados de desempenho foram obtidos executando aplicações das cargas de trabalho single-threaded do conjunto SPEC-CPU2006 e aplicações multi-threaded dos conjuntos SPEC-OMP2001 e NAS-NPB. Os resultados relativos a energia foram obtidos integrando o SiNUCA com as ferramentas de modelagem Multi-core Power, Area, and Timing (McPAT) e CACTI. Quando aplicados os mecanismos em todos os níveis de memória cache, observou-se em média uma redução de 36% no consumo de energia usando o DSBP, 25% usando o DEWP e 37% quando usou-se o DSBP nos níveis L1 e L2 e o DEWP no último nível. Todas essas reduções causaram uma perda desprezível de desempenho de menos de 4% em média.