Bounding memory access interferences on the Kalray MPPA3 compute cluster
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
The Kalray MPPA3 Coolidge many-core processor is one of the few off-the-shelf high-performance processors amenable to full-fledged static timing analysis. And yet, even on this processor, providing tight execution time upper bounds may prove difficult. In this paper, we consider the sub-problem of bounding the timing overhead due to memory access interferences inside one MPPA3 shared memory compute cluster. This includes interferences between computing cores and interferences between the instruction and data accesses of a given core. We start with a detailed analysis of the MPPA3 compute cluster, with emphasis on three key components: the Prefetch Buffer (PFB), which performs speculative instruction loads, the fixed-priority (FP) arbiter between instruction and data accesses of a core, whose behavior is highly dependent (in the worst case) on interferences from other cores, and the SAP (bursty Round Robin) arbiters guarding access to memory banks. We provide a full-fledged interference analysis covering both levels. This analysis is rooted in a novel modeling of memory access patterns, which describes their worst- case and best-case burstiness, a key factor influencing the MPPA3 arbitration. We evaluate our interference model on multiple applications, ranging from real-life avionics code specified in SCADE to linear algebra code. We also suggests methods for reducing execution time and improving analysis precision by means of code generation.
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 | 0,019 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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