Throughput-Optimized Processor Microarchitecture: Coordinating Core, NoC, and Memory Subsystems
Notice bibliographique
Résumé
The exponential growth of data-intensive workloads, from deep learning inference to high-performance computing (HPC) simulations, has driven a paradigm shift in processor design-prioritizing throughput over single-threaded latency. However, maximizing system throughput requires more than just increasing computational density; it demands seamless coordination between three critical subsystems: processing cores, Network-on-Chip (NoC) interconnects, and memory hierarchies. This paper presents a comprehensive analysis of throughput-optimized microarchitecture design, focusing on the interdependencies and coordination mechanisms that eliminate bottlenecks across these subsystems. We first examine the architectural principles guiding each component's design for throughput, including parallel core arrays, low-latency NoC topologies, and memory-centric optimizations like Processing-in-Memory (PIM). Through a detailed exploration of coordination strategies-such as static scheduling, resource partitioning, and cross-subsystem awareness-we demonstrate how unifying these subsystems can mitigate data movement overheads, the primary limiter of modern processor efficiency. Case studies of state-of-the-art architectures (e.g., Groq Tensor Streaming Processor, TOP-PIM) validate the impact of coordinated design, showing up to 85% reduction in Energy-Delay Product (EDP) and 4x throughput improvement for parallel workloads compared to disjointed designs. Finally, we outline future research directions, including heterogeneous subsystem integration and AI-driven dynamic coordination, to address emerging challenges in extreme-scale computing. This work underscores that true throughput optimization is a system-level problem, requiring holistic design across cores, NoCs, and memory to unlock the full potential of next-generation processors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».