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Enregistrement W1979978831 · doi:10.1109/micro.2012.31

A Mostly-Clean DRAM Cache for Effective Hit Speculation and Self-Balancing Dispatch

2012· article· en· W1979978831 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesSandia National LaboratoriesNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceCacheCache pollutionDramEmbedded systemSmart CachePage cacheCAS latencyCache coloringCache invalidationCache algorithmsParallel computingBus sniffingOperating systemCPU cacheComputer hardwareMemory controllerSemiconductor memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die-stacking technology allows conventional DRAM to be integrated with processors. While numerous opportunities to make use of such stacked DRAM exist, one promising way is to use it as a large cache. Although previous studies show that DRAM caches can deliver performance benefits, there remain inefficiencies as well as significant hardware costs for auxiliary structures. This paper presents two innovations that exploit the bursty nature of memory requests to streamline the DRAM cache. The first is a low-cost Hit-Miss Predictor (HMP) that virtually eliminates the hardware overhead of the previously proposed multi-megabyte Miss Map structure. The second is a Self-Balancing Dispatch (SBD) mechanism that dynamically sends some requests to the off-chip memory even though the request may have hit in the die-stacked DRAM cache. This makes effective use of otherwise idle off-chip bandwidth when the DRAM cache is servicing a burst of cache hits. These techniques, however, are hampered by dirty (modified) data in the DRAM cache. To ensure correctness in the presence of dirty data in the cache, the HMP must verify that a block predicted as a miss is not actually present, otherwise the dirty block must be provided. This verification process can add latency, especially when DRAM cache banks are busy. In a similar vein, SBD cannot redirect requests to off-chip memory when a dirty copy of the block exists in the DRAM cache. To relax these constraints, we introduce a hybrid write policy for the cache that simultaneously supports write-through and write-back policies for different pages. Only a limited number of pages are permitted to operate in a write-back mode at one time, thereby bounding the amount of dirty data in the DRAM cache. By keeping the majority of the DRAM cache clean, most HMP predictions do not need to be verified, and the self balancing dispatch has more opportunities to redistribute requests (i.e., only requests to the limited number of dirty pages must go to the DRAM cache to maintain correctness). Our proposed techniques improve performance compared to the Miss Map-based DRAM cache approach while simultaneously eliminating the costly Miss Map structure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle