SPATL: Honey, I Shrunk the Coherence Directory
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.
Notice bibliographique
Résumé
One of the key scalability challenges of on-chip coherence in a multicore chip is the coherence directory, which provides information on sharing of cache blocks. Shadow tags that duplicate entire private cache tag arrays are widely used to minimize area overhead, but require an energy-intensive associative search to obtain the sharing information. Recent research proposed a Tagless directory, which uses bloom filters to summarize the tags in a cache set. The Tagless directory associates the sharing vector with the bloom filter buckets to completely eliminate the associative lookup and reduce the directory overhead. However, Tagless still uses a full map sharing vector to represent the sharing information, resulting in remaining area and energy challenges with increasing core counts. In this paper, we first show that due to the regular nature of applications, many bloom filters essentially replicate the same sharing pattern. We next exploit the pattern commonality and propose SPATL (Sharing-pattern based Tagless Directory). SPATL exploits the sharing pattern commonality to decouple the sharing patterns from the bloom filters and eliminates the redundant copies of sharing patterns. SPATL works with both inclusive and noninclusive shared caches and provides 34% storage savings over Tagless, the previous most storage-efficient directory, at 16 cores. We study multiple strategies to periodically eliminate the false sharing that comes from combining sharing pattern compression with Tagless, and demonstrate that SPATL can achieve the same level of false sharers as Tagless with 5% extra bandwidth. Finally, we demonstrate that SPATL scales even better than an idealized directory and can support 1024-core chips with less than 1% of the private cache space for data parallel applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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