Optimizing the Cache Performance of Non-Numeric Applications
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the Cache Performance of Non-Numeric Applications Chi-Keung Luk Doctor of Philosophy Graduate Department of Computer Science University of Toronto 2000 The latency of accessing instructions and data from the memory subsystem is an increasingly crucial performance bottleneck in modern computer systems. While cache hierarchies are an important first step, they alone cannot solve the problem. Further, though a variety of latency-hiding techniques have been proposed, their success has been largely limited to regular, numeric applications. Few promising latency-hiding techniques that can handle irregular, non-numeric codes have been proposed, in spite of the popularity of such codes in computer applications. This dissertation investigates hardware and software techniques for coping with the instruction-access latency and data-access latency in non-numeric applications. To deal with instruction-access latency, we propose cooperative instruction prefetching, a novel technique which significantly outperforms state-of-the-art instruction prefetching schemes by being able to prefetch more aggressively and much further ahead of time while at the same time substantially reducing the amount of useless prefetches. To cope with data-access latency, we investigate three complementary techniques. First, we study how to use compiler-inserted data prefetching to tolerate the latency of accessing pointer-based data structures. To schedule prefetches early enough, we design three prefetching schemes to overcome the pointer-chasing problem associated with these data structures, and we automate them in an optimizing research compiler. Second, we study how to safely perform an important class of locality optimizations, namely dynamic iii data layout optimizations, in non-n...
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».