OSCAR: Orchestrating STT-RAM cache traffic for heterogeneous CPU-GPU architectures
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Notice bibliographique
Résumé
As we integrate data-parallel GPUs with general-purpose CPUs on a single chip, the enormous cache traffic generated by GPUs will not only exhaust the limited cache capacity, but also severely interfere with CPU requests. Such heterogeneous multicores pose significant challenges to the design of shared last-level cache (LLC). This problem can be mitigated by replacing SRAM LLC with emerging non-volatile memories like Spin-Transfer Torque RAM (STT-RAM), which provides larger cache capacity and near-zero leakage power. However, without careful design, the slow write operations of STT-RAM may offset the capacity benefit, and the system may still suffer from contention in the shared LLC and on-chip interconnects. While there are cache optimization techniques to alleviate such problems, we reveal that the true potential of STT-RAM LLC may still be limited because now that the cache hit rate has been improved by the increased capacity, the on-chip network can become a performance bottleneck. CPU and GPU packets contend with each other for the shared network bandwidth. Moreover, the mixed-criticality read/write packets to STT-RAM add another layer of complexity to the network resource allocation. Therefore, being aware of the disparate latency tolerance of CPU/GPU applications and the asymmetric read/write latency of STT-RAM, we propose OSCAR to Orchestrate STT-RAM Caches traffic for heterogeneous ARchitectures. Specifically, an integration of asynchronous batch scheduling and priority based allocation for on-chip interconnect is proposed to maximize the potential of STT-RAM based LLC. Simulation results on a 28-GPU and 14-CPU system demonstrate an average of 17.4% performance improvement for CPUs, 10.8% performance improvement for GPUs, and 28.9% LLC energy saving compared to SRAM based LLC design.
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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