A framework for modeling and optimization of prescient instruction prefetch
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a framework for modeling macroscopic program behavior and applies it to optimizing prescient instruction prefetch -- novel technique that uses helper threads to improve single-threaded application performance by performing judicious and timely instruction prefetch. A helper thread is initiated when the main thread encounters a spawn point, and prefetches instructions starting at a distant target point. The target identifies a code region tending to incur I-cache misses that the main thread is likely to execute soon, even though intervening control flow may be unpredictable. The optimization of spawn-target pair selections is formulated by modeling program behavior as a Markov chain based on profile statistics. Execution paths are considered stochastic outcomes, and aspects of program behavior are summarized via path expression mappings. Mappings for computing reaching, and posteriori probability; path length mean, and variance; and expected path footprint are presented. These are used with Tarjan's fast path algorithm to efficiently estimate the benefit of spawn-target pair selections. Using this framework we propose a spawn-target pair selection algorithm for prescient instruction prefetch. This algorithm has been implemented, and evaluated for the Itanium Processor Family architecture. A limit study finds 4.8%to 17% speedups on an in-order simultaneous multithreading processor with eight contexts, over nextline and streaming I-prefetch for a set of benchmarks with high I-cache miss rates. The framework in this paper is potentially applicable to other thread speculation techniques.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».