適応型Stubbornキャッシュマネジメント手法の提案

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2019-07-29
• タイトル: 適応型Stubbornキャッシュマネジメント手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of an Adaptive Stubborn Cache Management
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: キャッシュマネジメント，置き換えアルゴリズム，Stubborn戦略，追い出し不可属性，適応型手法
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 野村, 隼人; 入江, 英嗣; 坂井, 修一
• 著者名(英): Hayato, Nomura; Hidetsugu, Irie; Shuichi, Sakai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: プロセッサへのデータ供給能力は性能上最も重要な要素の1つであり，これを支えるため近年のプロセッサは大容量のLast Level Cache（LLC）を備えている．キャッシュ容量が大きくなるほど，再参照間隔のより長いキャッシュラインを的確に残すようなキャッシュマネジメントが求められるが，これは簡単なハードウェアで行うには難しい課題であり，現状，LLCには多くのデッドブロックが含まれている一方で，追い出しによるミスが発生していることが知られている．本研究では，ライン追い出しを一時的に凍結し，長期保持による統計的なヒット数向上を可能とするStubborn戦略をベースとして，その活用タイミングを適応的に決定する手法を提案し，性能向上を最大化させながら，性能低下の発生を抑えることを実現する．SPEC CPU 2006からメモリセンシティブな12本のベンチマークをシミュレーションした評価では，LRUに対して最大42.3%，幾何平均で3.8%の性能向上を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The ability to supply data to processor core is one of the most important factors in performance, and in recent years the processor has large capacity Last Level Cache (LLC). As cache capacity grows, cache management is required that can correspond to longer intervals re-reference accesses, however this is a difficult task with simple hardware. On the other hand, LLC has many dead blocks, but it also causes mistakes when replacement. In this research, we propose an adaptive cache management that based on Stubborn strategy. We evaluate our proposal method on a simulator with 12 memory-sensitive benchmarks of SPEC CPU 2006. The results show that our proposal method achieves outperforms LRU on IPC up to a maximum of 42.3%, geometric mean by 3.8%.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11833852
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS）; 巻 12, 号 3, p. 76-86, 発行日 2019-07-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7829
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会