Improving prefetching mechanisms for tiled CMP platforms

Recently, high performance processor designs have evolved toward Chip-Multiprocessor (CMP) architectures to deal with instruction level parallelism limitations and, more important, to manage the power consumption that is becoming unaffordable due to the increased transistor count and clock frequency. At the present moment, this architecture, which implements multiple processing cores on a single die, is commercially available with up to twenty four processors on a single chip and there are roadmaps and research trends that suggest that number of cores will increase in the near future. The increasing on number of cores has converted the interconnection network in a key issue that will have significant impact on performance. Moreover, as the number of cores increases, tiled architectures are foreseen to provide a scalable solution to handle design complexity. Network-on-Chip (NoC) emerges as a solution to deal with growing on-chip wire delays. On the other hand, CMP designs are likely to be equipped with latency hiding techniques like prefetching in order to reduce the negative impact on performance that, otherwise, high cache miss rates would lead to. Unfortunately, the extra number of network messages that prefetching entails can drastically increase power consumption and the latency in the NoC. In this thesis, we do not develop a new prefetching technique for CMPs but propose improvements applicable to any of them. Specifically, we analyze the behavior of the prefetching in the CMPs and its impact to the interconnect. We propose several dynamic management techniques to improve the performance of the prefetching mechanism in the system. Furthermore, we identify the main problems when implementing prefetching in distributed memory systems like tiled architectures and propose directions to solve them. Finally, we propose several research lines to continue the work done in this thesis.Recentment l'arquitectura dels processadors d'altes prestacions ha evolucionat cap a processadors amb diversos nuclis per a concordar amb les limitacions del paral·lelisme a nivell d'instrucció i, mes important encara, per tractar el consum d'energia que ha esdevingut insostenible degut a l'increment de transistors i la freqüència de rellotge. Ara mateix, aquestes arquitectures, que implementes varis nuclis en un sol xip, estan a la venta amb mes de vint-i-quatre processadors en un sol xip i hi ha previsions que suggereixen que aquest nombre de nuclis creixerà en un futur pròxim. Aquest increment del nombre de nuclis, ha convertit la xarxa que els connecta en un punt clau que tindrà un impacte important en el seu rendiment. Una topologia de xarxa que sembla que serà capaç de proveir una solució escalable per aquestes arquitectures ha estat la topologia tile. Les xarxes en el xip (NoC) es presenten com la solució del increment de la latència dels cables del xip. Per altre banda, els dissenys de multiprocessadors seguiran disposant de tècniques de reducció de latència de memòria com el prefetch per tal de reduir l'impacte negatiu en rendiment que, altrament, tindríem degut als elevats temps de latència en fallades a memòria cache. Desafortunadament, el gran nombre de peticions destinades a prefetch, pot augmentar dràsticament la congestió a la xarxa i el consum d'energia. En aquesta tesi, no desenvolupem cap tècnica nova de prefetching, però proposem millores aplicables a qualsevol d'ells. Concretament analitzem el comportament del prefetching en multiprocessadors i el seu impacte a la xarxa. Proposem diverses tècniques de control dinàmic per millor el rendiment del prefetcher al sistema. A més, identifiquem els problemes principals d'implementar el prefetching en els sistemes de memòria distribuïts com els de les arquitectures tile i proposem línies d'investigació per solucionar-los. Finalment, també proposem diverses línies d'investigació per continuar amb el treball fet en aquesta tesi.Postprint (published version

Latency reduction techniques in chip multiprocessor cache systems

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2006.Includes bibliographical references (p. 117-122).Single-chip multiprocessors (CMPs) solve several bottlenecks facing chip designers today. Compared to traditional superscalars, CMPs deliver higher performance at lower power for thread-parallel workloads. In this thesis, we consider tiled CMPs, a class of CMPs where each tile contains a slice of the total on-chip L2 cache storage, and tiles are connected by an on-chip network. Two basic schemes are currently used to manage L2 slices. First, each slice can be used as a private L2 for the tile. Private L2 caches provide the lowest hit latency but reduce the total effective cache capacity because each tile creates a local copy of any block it touches. Second, all slices are aggregated to form a single large L2 shared by all tiles. A shared L2 cache increases the effective cache capacity for shared data, but incurs longer hit latencies when L2 data is on a remote tile. In practice, either private or shared works better for a given workload. We present two new policies, victim replication and victim migration, both of which combine the advantages of private and shared designs. They are variants of the shared scheme which attempt to keep copies of local L1 cache victims within the local L2 cache slice.(cont.) Hits to these replicated copies reduce the effective latency of the shared L2 cache, while retaining the benefits of a higher effective capacity for shared data. We evaluate the various schemes using full-system simulation of single-threaded, multi-threaded, and multi-programmed workloads running on an eight-processor tiled CMP. We show that both techniques achieve significant performance improvement over baseline private and shared schemes for these workloads.by Michael Zhang.Ph.D

Adaptive Prefetching and Cache Partitioning for Multicore Processors

El acceso a la memoria principal en los procesadores actuales supone un importante cuello de botella para las prestaciones, dado que los diferentes núcleos compiten por el limitado ancho de banda de memoria, agravando la brecha entre las prestaciones del procesador y las de la memoria principal. Distintas técnicas atacan este problema, siendo las más relevantes el uso de jerarquías de caché multinivel y la prebúsqueda. Las cachés jerárquicas aprovechan la localidad temporal y espacial que en general presentan los programas en el acceso a los datos, para mitigar las enormes latencias de acceso a memoria principal. Para limitar el número de accesos a la memoria DRAM, fuera del chip, los procesadores actuales cuentan con grandes cachés de último nivel (LLC). Para mejorar su utilización y reducir costes, estas cachés suelen compartirse entre todos los núcleos del procesador. Este enfoque mejora significativamente el rendimiento de la mayoría de las aplicaciones en comparación con el uso de cachés privados más pequeños. Compartir la caché, sin embargo, presenta una problema importante: la interferencia entre aplicaciones. La prebúsqueda, por otro lado, trae bloques de datos a las cachés antes de que el procesador los solicite, ocultando la latencia de memoria principal. Desafortunadamente, dado que la prebúsqueda es una técnica especulativa, si no tiene éxito puede contaminar la caché con bloques que no se usarán. Además, las prebúsquedas interfieren con los accesos a memoria normales, tanto los del núcleo que emite las prebúsquedas como los de los demás. Esta tesis se centra en reducir la interferencia entre aplicaciones, tanto en las caché compartidas como en el acceso a la memoria principal. Para reducir la interferencia entre aplicaciones en el acceso a la memoria principal, el mecanismo propuesto en esta disertación regula la agresividad de cada prebuscador, activando o desactivando selectivamente algunos de ellos, dependiendo de su rendimiento individual y de los requisitos de ancho de banda de memoria principal de los otros núcleos. Con respecto a la interferencia en cachés compartidos, esta tesis propone dos técnicas de particionado para la LLC, las cuales otorgan más espacio de caché a las aplicaciones que progresan más lentamente debido a la interferencia entre aplicaciones. La primera propuesta de particionado de caché requiere hardware específico no disponible en procesadores comerciales, por lo que se ha evaluado utilizando un entorno de simulación. La segunda propuesta de particionado de caché presenta una familia de políticas que superan las limitaciones en el número de particiones y en el número de vías de caché disponibles mediante la agrupación de aplicaciones en clústeres y la superposición de particiones de caché, por lo que varias aplicaciones comparten las mismas vías. Dado que se ha implementado utilizando los mecanismos para el particionado de la LLC que presentan algunos procesadores Intel modernos, esta propuesta ha sido evaluada en una máquina real. Los resultados experimentales muestran que el mecanismo de prebúsqueda selectiva propuesto en esta tesis reduce el número de solicitudes de memoria principal en un 20%, cosa que se traduce en mejoras en la equidad del sistema, el rendimiento y el consumo de energía. Por otro lado, con respecto a los esquemas de partición propuestos, en comparación con un sistema sin particiones, ambas propuestas reducen la iniquidad del sistema en un promedio de más del 25%, independientemente de la cantidad de aplicaciones en ejecución, y esta reducción en la injusticia no afecta negativamente al rendimiento.Accessing main memory represents a major performance bottleneck in current processors, since the different cores compete among them for the limited offchip bandwidth, aggravating even more the so called memory wall. Several techniques have been applied to deal with the core-memory performance gap, with the most preeminent ones being prefetching and hierarchical caching. Hierarchical caches leverage the temporal and spacial locality of the accessed data, mitigating the huge main memory access latencies. To limit the number of accesses to the off-chip DRAM memory, current processors feature large Last Level Caches. These caches are shared between all the cores to improve the utilization of the cache space and reduce cost. This approach significantly improves the performance of most applications compared to using smaller private caches. Cache sharing, however, presents an important shortcoming: the interference between applications. Prefetching, on the other hand, brings data blocks to the caches before they are requested, hiding the main memory latency. Unfortunately, since prefetching is a speculative technique, inaccurate prefetches may pollute the cache with blocks that will not be used. In addition, the prefetches interfere with the regular memory requests, both the ones from the application running on the core that issued the prefetches and the others. This thesis focuses on reducing the inter-application interference, both in the shared cache and in the access to the main memory. To reduce the interapplication interference in the access to main memory, the proposed approach regulates the aggressiveness of each core prefetcher, and selectively activates or deactivates some of them, depending on their individual performance and the main memory bandwidth requirements of the other cores. With respect to interference in shared caches, this thesis proposes two LLC partitioning techniques that give more cache space to the applications that have their progress diminished due inter-application interferences. The first cache partitioning proposal requires dedicated hardware not available in commercial processors, so it has been evaluated using a simulation framework. The second proposal dealing with cache partitioning presents a family of partitioning policies that overcome the limitations in the number of partitions and the number of available ways by grouping applications and overlapping cache partitions, so multiple applications share the same ways. Since it has been implemented using the cache partitioning features of modern Intel processors it has been evaluated in a real machine. Experimental results show that the proposed selective prefetching mechanism reduces the number of main memory requests by 20%, which translates to improvements in unfairness, performance, and energy consumption. On the other hand, regarding the proposed partitioning schemes, compared to a system with no partitioning, both reduce unfairness more than 25% on average, regardless of the number of applications running in the multicore, and this reduction in unfairness does not negatively affect the performance.L'accés a la memòria principal en els processadors actuals suposa un important coll d'ampolla per a les prestacions, ja que els diferents nuclis competeixen pel limitat ample de banda de memòria, agreujant la bretxa entre les prestacions del processador i les de la memòria principal. Diferents tècniques ataquen aquest problema, sent les més rellevants l'ús de jerarquies de memòria cau multinivell i la prebusca. Les memòries cau jeràrquiques aprofiten la localitat temporal i espacial que en general presenten els programes en l'accés a les dades per mitigar les enormes latències d'accés a memòria principal. Per limitar el nombre d'accessos a la memòria DRAM, fora del xip, els processadors actuals compten amb grans caus d'últim nivell (LLC). Per millorar la seva utilització i reduir costos, aquestes memòries cau solen compartir-se entre tots els nuclis del processador. Aquest enfocament millora significativament el rendiment de la majoria de les aplicacions en comparació amb l'ús de caus privades més menudes. Compartir la memòria cau, no obstant, presenta una problema important: la interferencia entre aplicacions. La prebusca, per altra banda, porta blocs de dades a les memòries cau abans que el processador els sol·licite, ocultant la latència de memòria principal. Desafortunadament, donat que la prebusca és una técnica especulativa, si no té èxit pot contaminar la memòria cau amb blocs que no fan falta. A més, les prebusques interfereixen amb els accessos normals a memòria, tant els del nucli que emet les prebusques com els dels altres. Aquesta tesi es centra en reduir la interferència entre aplicacions, tant en les cau compartides com en l'accés a la memòria principal. Per reduir la interferència entre aplicacions en l'accés a la memòria principal, el mecanismo proposat en aquesta dissertació regula l'agressivitat de cada prebuscador, activant o desactivant selectivament alguns d'ells, en funció del seu rendiment individual i dels requisits d'ample de banda de memòria principal dels altres nuclis. Pel que fa a la interferència en caus compartides, aquesta tesi proposa dues tècniques de particionat per a la LLC, les quals atorguen més espai de memòria cau a les aplicacions que progressen més lentament a causa de la interferència entre aplicacions. La primera proposta per al particionat de memòria cau requereix hardware específic no disponible en processadors comercials, per la qual cosa s'ha avaluat utilitzant un entorn de simulació. La segona proposta de particionat per a memòries cau presenta una família de polítiques que superen les limitacions en el nombre de particions i en el nombre de vies de memòria cau disponibles mitjan¿ cant l'agrupació d'aplicacions en clústers i la superposició de particions de memòria cau, de manera que diverses aplicacions comparteixen les mateixes vies. Atès que s'ha implementat utilitzant els mecanismes per al particionat de la LLC que ofereixen alguns processadors Intel moderns, aquesta proposta s'ha avaluat en una màquina real. Els resultats experimentals mostren que el mecanisme de prebusca selectiva proposat en aquesta tesi redueix el nombre de sol·licituds a la memòria principal en un 20%, cosa que es tradueix en millores en l'equitat del sistema, el rendiment i el consum d'energia. Per altra banda, pel que fa als esquemes de particiónat proposats, en comparació amb un sistema sense particions, ambdues propostes redueixen la iniquitat del sistema en més d'un 25% de mitjana, independentment de la quantitat d'aplicacions en execució, i aquesta reducció en la iniquitat no afecta negativament el rendiment.Selfa Oliver, V. (2018). Adaptive Prefetching and Cache Partitioning for Multicore Processors [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/112423TESI

05141 Abstracts Collection -- Power-aware Computing Systems

From 03.04.05 to 08.04.05, the Dagstuhl Seminar 05141 ``Power-aware Computing Systems\u27\u27 was held in the International Conference and Research Center (IBFI), Schloss Dagstuhl. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and discussed open problems. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are collected in this paper. The first section describes the seminar topics and goals. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Boosting performance of transactional memory through transactional read tracking and set associative locks

Multi-core processors have become so prevalent in server, desktop, and even embedded systems that they are considered the norm for modem computing systems. The trend is likely toward many-core processors with many more than just 2, 4, or 8 cores per CPU. To benefit from the increasing number of cores per chip, application developers have to develop parallel programs [1]. Traditional lock-based programming is too difficult and error prone for most of programmers and is the domain of experts. Deadlock, race, and other synchronization bugs are some of the challenges of lock-based programming. To make parallel programming mainstream, it is necessary to adapt parallel programming by the majority of programmers and not just experts, and thus simplifying parallel programming has become an important challenge. Transactional Memory (TM) is a promising programming model for managing concurrent accesses to the shared memory locations. Transactional memory allows a programmer to specify a section of a code to be "'transactional", and the underlying system guarantees atomic execution of the code. This simplifies parallel programming and reduces the possibility of synchronization bugs. This thesis develops several software- and hardware-based techniques to improve performance of existing transactional memory systems. The first technique is Transactional Read Tracking (TRT). TRT is a software-based approach that employs a locking mechanism for transactional read and write operations. The performance of TRT depends on memory access patterns of applications. In some cases, TRT falls behind the baseline scheme. To further improve performance of TRT, we introduce two hybrid methods that dynamically switches between TRT and the baseline scheme based on applications’ behavior. The second optimization technique is Set Associative Lock (SAL). Memory locations are mapped to a lock table in order to synchronize accesses to the shared memory locations. Direct mapped lock tables usually result in collision which leads to false aborts. In SAL, we increase associativity of the lock table to reduce false abort. While SAL improves performance in most of the applications, in some cases, it increases execution time due to overhead of lock tables in software. To cope with this problem, we propose Hardware-SAL (HW-SAL) which moves the set associative lock table to the hardware. As such, true power of set associativity will be harnessed without sacrificing performance

Performance and power optimizations in chip multiprocessors for throughput-aware computation

The so-called "power (or power density) wall" has caused core frequency (and single-thread performance) to slow down, giving rise to the era of multi-core/multi-thread processors. For example, the IBM POWER4 processor, released in 2001, incorporated two single-thread cores into the same chip. In 2010, IBM released the POWER7 processor with eight 4-thread cores in the same chip, for a total capacity of 32 execution contexts. The ever increasing number of cores and threads gives rise to new opportunities and challenges for software and hardware architects. At software level, applications can benefit from the abundant number of execution contexts to boost throughput. But this challenges programmers to create highly-parallel applications and operating systems capable of scheduling them correctly. At hardware level, the increasing core and thread count puts pressure on the memory interface, because memory bandwidth grows at a slower pace ---phenomenon known as the "bandwidth (or memory) wall". In addition to memory bandwidth issues, chip power consumption rises due to manufacturers' difficulty to lower operating voltages sufficiently every processor generation. This thesis presents innovations to improve bandwidth and power consumption in chip multiprocessors (CMPs) for throughput-aware computation: a bandwidth-optimized last-level cache (LLC), a bandwidth-optimized vector register file, and a power/performance-aware thread placement heuristic. In contrast to state-of-the-art LLC designs, our organization avoids data replication and, hence, does not require keeping data coherent. Instead, the address space is statically distributed all over the LLC (in a fine-grained interleaving fashion). The absence of data replication increases the cache effective capacity, which results in better hit rates and higher bandwidth compared to a coherent LLC. We use double buffering to hide the extra access latency due to the lack of data replication. The proposed vector register file is composed of thousands of registers and organized as an aggregation of banks. We leverage such organization to attach small special-function "local computation elements" (LCEs) to each bank. This approach ---referred to as the "processor-in-regfile" (PIR) strategy--- overcomes the limited number of register file ports. Because each LCE is a SIMD computation element and all of them can proceed concurrently, the PIR strategy constitutes a highly-parallel super-wide-SIMD device (ideal for throughput-aware computation). Finally, we present a heuristic to reduce chip power consumption by dynamically placing software (application) threads across hardware (physical) threads. The heuristic gathers chip-level power and performance information at runtime to infer characteristics of the applications being executed. For example, if an application's threads share data, the heuristic may decide to place them in fewer cores to favor inter-thread data sharing and communication. In such case, the number of active cores decreases, which is a good opportunity to switch off the unused cores to save power. It is increasingly harder to find bulletproof (micro-)architectural solutions for the bandwidth and power scalability limitations in CMPs. Consequently, we think that architects should attack those problems from different flanks simultaneously, with complementary innovations. This thesis contributes with a battery of solutions to alleviate those problems in the context of throughput-aware computation: 1) proposing a bandwidth-optimized LLC; 2) proposing a bandwidth-optimized register file organization; and 3) proposing a simple technique to improve power-performance efficiency.El excesivo consumo de potencia de los procesadores actuales ha desacelerado el incremento en la frecuencia operativa de los mismos para dar lugar a la era de los procesadores con múltiples núcleos y múltiples hilos de ejecución. Por ejemplo, el procesador POWER7 de IBM, lanzado al mercado en 2010, incorpora ocho núcleos en el mismo chip, con cuatro hilos de ejecución por núcleo. Esto da lugar a nuevas oportunidades y desafíos para los arquitectos de software y hardware. A nivel de software, las aplicaciones pueden beneficiarse del abundante número de núcleos e hilos de ejecución para aumentar el rendimiento. Pero esto obliga a los programadores a crear aplicaciones altamente paralelas y sistemas operativos capaces de planificar correctamente la ejecución de las mismas. A nivel de hardware, el creciente número de núcleos e hilos de ejecución ejerce presión sobre la interfaz de memoria, ya que el ancho de banda de memoria crece a un ritmo más lento. Además de los problemas de ancho de banda de memoria, el consumo de energía del chip se eleva debido a la dificultad de los fabricantes para reducir suficientemente los voltajes de operación entre generaciones de procesadores. Esta tesis presenta innovaciones para mejorar el ancho de banda y consumo de energía en procesadores multinúcleo en el ámbito de la computación orientada a rendimiento ("throughput-aware computation"): una memoria caché de último nivel ("last-level cache" o LLC) optimizada para ancho de banda, un banco de registros vectorial optimizado para ancho de banda, y una heurística para planificar la ejecución de aplicaciones paralelas orientada a mejorar la eficiencia del consumo de potencia y desempeño. En contraste con los diseños de LLC de última generación, nuestra organización evita la duplicación de datos y, por tanto, no requiere de técnicas de coherencia. El espacio de direcciones de memoria se distribuye estáticamente en la LLC con un entrelazado de grano fino. La ausencia de replicación de datos aumenta la capacidad efectiva de la memoria caché, lo que se traduce en mejores tasas de acierto y mayor ancho de banda en comparación con una LLC coherente. Utilizamos la técnica de "doble buffering" para ocultar la latencia adicional necesaria para acceder a datos remotos. El banco de registros vectorial propuesto se compone de miles de registros y se organiza como una agregación de bancos. Incorporamos a cada banco una pequeña unidad de cómputo de propósito especial ("local computation element" o LCE). Este enfoque ---que llamamos "computación en banco de registros"--- permite superar el número limitado de puertos en el banco de registros. Debido a que cada LCE es una unidad de cómputo con soporte SIMD ("single instruction, multiple data") y todas ellas pueden proceder de forma concurrente, la estrategia de "computación en banco de registros" constituye un dispositivo SIMD altamente paralelo. Por último, presentamos una heurística para planificar la ejecución de aplicaciones paralelas orientada a reducir el consumo de energía del chip, colocando dinámicamente los hilos de ejecución a nivel de software entre los hilos de ejecución a nivel de hardware. La heurística obtiene, en tiempo de ejecución, información de consumo de potencia y desempeño del chip para inferir las características de las aplicaciones. Por ejemplo, si los hilos de ejecución a nivel de software comparten datos significativamente, la heurística puede decidir colocarlos en un menor número de núcleos para favorecer el intercambio de datos entre ellos. En tal caso, los núcleos no utilizados se pueden apagar para ahorrar energía. Cada vez es más difícil encontrar soluciones de arquitectura "a prueba de balas" para resolver las limitaciones de escalabilidad de los procesadores actuales. En consecuencia, creemos que los arquitectos deben atacar dichos problemas desde diferentes flancos simultáneamente, con innovaciones complementarias

Novel Cache Hierarchies with Photonic Interconnects for Chip Multiprocessors

[ES] Los procesadores multinúcleo actuales cuentan con recursos compartidos entre los diferentes núcleos. Dos de estos recursos compartidos, la cache de último nivel y el ancho de banda de memoria principal, pueden convertirse en cuellos de botella para el rendimiento. Además, con el crecimiento del número de núcleos que implementan los diseños más recientes, la red dentro del chip también se convierte en un cuello de botella que puede afectar negativamente al rendimiento, ya que las redes tradicionales pueden encontrar limitaciones a su escalabilidad en el futuro cercano. Prácticamente la totalidad de los diseños actuales implementan jerarquías de memoria que se comunican mediante rápidas redes de interconexión. Esta organización es eficaz dado que permite reducir el número de accesos que se realizan a memoria principal y la latencia media de acceso a memoria. Las caches, la red de interconexión y la memoria principal, conjuntamente con otras técnicas conocidas como la prebúsqueda, permiten reducir las enormes latencias de acceso a memoria principal, limitando así el impacto negativo ocasionado por la diferencia de rendimiento existente entre los núcleos de cómputo y la memoria. Sin embargo, compartir los recursos mencionados es fuente de diferentes problemas y retos, siendo uno de los principales el manejo de la interferencia entre aplicaciones. Hacer un uso eficiente de la jerarquía de memoria y las caches, así como contar con una red de interconexión apropiada, es necesario para sostener el crecimiento del rendimiento en los diseños tanto actuales como futuros. Esta tesis analiza y estudia los principales problemas e inconvenientes observados en estos dos recursos: la cache de último nivel y la red dentro del chip. En primer lugar, se estudia la escalabilidad de las tradicionales redes dentro del chip con topología de malla, así como esta puede verse comprometida en próximos diseños que cuenten con mayor número de núcleos. Los resultados de este estudio muestran que, a mayor número de núcleos, el impacto negativo de la distancia entre núcleos en la latencia puede afectar seriamente al rendimiento del procesador. Como solución a este problema, en esta tesis proponemos una de red de interconexión óptica modelada en un entorno de simulación detallado, que supone una solución viable a los problemas de escalabilidad observados en los diseños tradicionales. A continuación, esta tesis dedica un esfuerzo importante a identificar y proponer soluciones a los principales problemas de diseño de las jerarquías de memoria actuales como son, por ejemplo, el sobredimensionado del espacio de cache privado, la existencia de réplicas de datos y rigidez e incapacidad de adaptación de las estructuras de cache. Aunque bien conocidos, estos problemas y sus efectos adversos en el rendimiento pueden ser evitados en procesadores de alto rendimiento gracias a la enorme capacidad de la cache de último nivel que este tipo de procesadores típicamente implementan. Sin embargo, en procesadores de bajo consumo, no existe la posibilidad de contar con tales capacidades y hacer un uso eficiente del espacio disponible es crítico para mantener el rendimiento. Como solución a estos problemas en procesadores de bajo consumo, proponemos una novedosa organización de jerarquía de dos niveles cache que utiliza una red de interconexión óptica. Los resultados obtenidos muestran que, comparado con diseños convencionales, el consumo de energía estática en la arquitectura propuesta es un 60% menor, pese a que los resultados de rendimiento presentan valores similares. Por último, hemos extendido la arquitectura propuesta para dar soporte tanto a aplicaciones paralelas como secuenciales. Los resultados obtenidos con la esta nueva arquitectura muestran un ahorro de hasta el 78 % de energía estática en la ejecución de aplicaciones paralelas.[CA] Els processadors multinucli actuals compten amb recursos compartits entre els diferents nuclis. Dos d'aquests recursos compartits, la memòria d’últim nivell i l'ample de banda de memòria principal, poden convertir-se en colls d'ampolla per al rendiment. A mes, amb el creixement del nombre de nuclis que implementen els dissenys mes recents, la xarxa dins del xip també es converteix en un coll d'ampolla que pot afectar negativament el rendiment, ja que les xarxes tradicionals poden trobar limitacions a la seva escalabilitat en el futur proper. Pràcticament la totalitat dels dissenys actuals implementen jerarquies de memòria que es comuniquen mitjançant rapides xarxes d’interconnexió. Aquesta organització es eficaç ates que permet reduir el nombre d'accessos que es realitzen a memòria principal i la latència mitjana d’accés a memòria. Les caches, la xarxa d’interconnexió i la memòria principal, conjuntament amb altres tècniques conegudes com la prebúsqueda, permeten reduir les enormes latències d’accés a memòria principal, limitant així l'impacte negatiu ocasionat per la diferencia de rendiment existent entre els nuclis de còmput i la memòria. No obstant això, compartir els recursos esmentats és font de diversos problemes i reptes, sent un dels principals la gestió de la interferència entre aplicacions. Fer un us eficient de la jerarquia de memòria i les caches, així com comptar amb una xarxa d’interconnexió apropiada, es necessari per sostenir el creixement del rendiment en els dissenys tant actuals com futurs. Aquesta tesi analitza i estudia els principals problemes i inconvenients observats en aquests dos recursos: la memòria cache d’últim nivell i la xarxa dins del xip. En primer lloc, s'estudia l'escalabilitat de les xarxes tradicionals dins del xip amb topologia de malla, així com aquesta es pot veure compromesa en propers dissenys que compten amb major nombre de nuclis. Els resultats d'aquest estudi mostren que, a major nombre de nuclis, l'impacte negatiu de la distància entre nuclis en la latència pot afectar seriosament al rendiment del processador. Com a solució' a aquest problema, en aquesta tesi proposem una xarxa d’interconnexió' òptica modelada en un entorn de simulació detallat, que suposa una solució viable als problemes d'escalabilitat observats en els dissenys tradicionals. A continuació, aquesta tesi dedica un esforç important a identificar i proposar solucions als principals problemes de disseny de les jerarquies de memòria actuals com son, per exemple, el sobredimensionat de l'espai de memòria cache privat, l’existència de repliques de dades i la rigidesa i incapacitat d’adaptació' de les estructures de memòria cache. Encara que ben coneguts, aquests problemes i els seus efectes adversos en el rendiment poden ser evitats en processadors d'alt rendiment gracies a l'enorme capacitat de la memòria cache d’últim nivell que aquest tipus de processadors típicament implementen. No obstant això, en processadors de baix consum, no hi ha la possibilitat de comptar amb aquestes capacitats, i fer un us eficient de l'espai disponible es torna crític per mantenir el rendiment. Com a solució a aquests problemes en processadors de baix consum, proposem una nova organització de jerarquia de dos nivells de memòria cache que utilitza una xarxa d’interconnexió òptica. Els resultats obtinguts mostren que, comparat amb dissenys convencionals, el consum d'energia estàtica en l'arquitectura proposada és un 60% menor, malgrat que els resultats de rendiment presenten valors similars. Per últim, hem estes l'arquitectura proposada per donar suport tant a aplicacions paral·leles com seqüencials. Els resultats obtinguts amb aquesta nova arquitectura mostren un estalvi de fins al 78 % d'energia estàtica en l’execució d'aplicacions paral·leles.[EN] Current multicores face the challenge of sharing resources among the different processor cores. Two main shared resources act as major performance bottlenecks in current designs: the off-chip main memory bandwidth and the last level cache. Additionally, as the core count grows, the network on-chip is also becoming a potential performance bottleneck, since traditional designs may find scalability issues in the near future. Memory hierarchies communicated through fast interconnects are implemented in almost every current design as they reduce the number of off-chip accesses and the overall latency, respectively. Main memory, caches, and interconnection resources, together with other widely-used techniques like prefetching, help alleviate the huge memory access latencies and limit the impact of the core-memory speed gap. However, sharing these resources brings several concerns, being one of the most challenging the management of the inter-application interference. Since almost every running application needs to access to main memory, all of them are exposed to interference from other co-runners in their way to the memory controller. For this reason, making an efficient use of the available cache space, together with achieving fast and scalable interconnects, is critical to sustain the performance in current and future designs. This dissertation analyzes and addresses the most important shortcomings of two major shared resources: the Last Level Cache (LLC) and the Network on Chip (NoC). First, we study the scalability of both electrical and optical NoCs for future multicoresand many-cores. To perform this study, we model optical interconnects in a cycle-accurate multicore simulation framework. A proper model is required; otherwise, important performance deviations may be observed otherwise in the evaluation results. The study reveals that, as the core count grows, the effect of distance on the end-to-end latency can negatively impact on the processor performance. In contrast, the study also shows that silicon nanophotonics are a viable solution to solve the mentioned latency problems. This dissertation is also motivated by important design concerns related to current memory hierarchies, like the oversizing of private cache space, data replication overheads, and lack of flexibility regarding sharing of cache structures. These issues, which can be overcome in high performance processors by virtue of huge LLCs, can compromise performance in low power processors. To address these issues we propose a more efficient cache hierarchy organization that leverages optical interconnects. The proposed architecture is conceived as an optically interconnected two-level cache hierarchy composed of multiple cache modules that can be dynamically turned on and off independently. Experimental results show that, compared to conventional designs, static energy consumption is improved by up to 60% while achieving similar performance results. Finally, we extend the proposal to support both sequential and parallel applications. This extension is required since the proposal adapts to the dynamic cache space needs of the running applications, and multithreaded applications's behaviors widely differ from those of single threaded programs. In addition, coherence management is also addressed, which is challenging since each cache module can be assigned to any core at a given time in the proposed approach. For parallel applications, the evaluation shows that the proposal achieves up to 78% static energy savings. In summary, this thesis tackles major challenges originated by the sharing of on-chip caches and communication resources in current multicores, and proposes new cache hierarchy organizations leveraging optical interconnects to address them. The proposed organizations reduce both static and dynamic energy consumption compared to conventional approaches while achieving similar performance; which results in better energy efficiency.Puche Lara, J. (2021). Novel Cache Hierarchies with Photonic Interconnects for Chip Multiprocessors [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165254TESI

Optimizing for a Many-Core Architecture without Compromising Ease-of-Programming

Faced with nearly stagnant clock speed advances, chip manufacturers have turned to parallelism as the source for continuing performance improvements. But even though numerous parallel architectures have already been brought to market, a universally accepted methodology for programming them for general purpose applications has yet to emerge. Existing solutions tend to be hardware-specific, rendering them difficult to use for the majority of application programmers and domain experts, and not providing scalability guarantees for future generations of the hardware. This dissertation advances the validation of the following thesis: it is possible to develop efficient general-purpose programs for a many-core platform using a model recognized for its simplicity. To prove this thesis, we refer to the eXplicit Multi-Threading (XMT) architecture designed and built at the University of Maryland. XMT is an attempt at re-inventing parallel computing with a solid theoretical foundation and an aggressive scalable design. Algorithmically, XMT is inspired by the PRAM (Parallel Random Access Machine) model and the architecture design is focused on reducing inter-task communication and synchronization overheads and providing an easy-to-program parallel model. This thesis builds upon the existing XMT infrastructure to improve support for efficient execution with a focus on ease-of-programming. Our contributions aim at reducing the programmer's effort in developing XMT applications and improving the overall performance. More concretely, we: (1) present a work-flow guiding programmers to produce efficient parallel solutions starting from a high-level problem; (2) introduce an analytical performance model for XMT programs and provide a methodology to project running time from an implementation; (3) propose and evaluate RAP -- an improved resource-aware compiler loop prefetching algorithm targeted at fine-grained many-core architectures; we demonstrate performance improvements of up to 34.79% on average over the GCC loop prefetching implementation and up to 24.61% on average over a simple hardware prefetching scheme; and (4) implement a number of parallel benchmarks and evaluate the overall performance of XMT relative to existing serial and parallel solutions, showing speedups of up to 13.89x vs.~ a serial processor and 8.10x vs.~parallel code optimized for an existing many-core (GPU). We also discuss the implementation and optimization of the Max-Flow algorithm on XMT, a problem which is among the more advanced in terms of complexity, benchmarking and research interest in the parallel algorithms community. We demonstrate better speed-ups compared to a best serial solution than previous attempts on other parallel platforms

Mitosis based speculative multithreaded architectures

In the last decade, industry made a right-hand turn and shifted towards multi-core processor designs, also known as Chip-Multi-Processors (CMPs), in order to provide further performance improvements under a reasonable power budget, design complexity, and validation cost. Over the years, several processor vendors have come out with multi-core chips in their product lines and they have become mainstream, with the number of cores increasing in each processor generation. Multi-core processors improve the performance of applications by exploiting Thread Level Parallelism (TLP) while the Instruction Level Parallelism (ILP) exploited by each individual core is limited. These architectures are very efficient when multiple threads are available for execution. However, single-thread sections of code (single-thread applications and serial sections of parallel applications) pose important constraints on the benefits achieved by parallel execution, as pointed out by Amdahl’s law. Parallel programming, even with the help of recently proposed techniques like transactional memory, has proven to be a very challenging task. On the other hand, automatically partitioning applications into threads may be a straightforward task in regular applications, but becomes much harder for irregular programs, where compilers usually fail to discover sufficient TLP. In this scenario, two main directions have been followed in the research community to take benefit of multi-core platforms: Speculative Multithreading (SpMT) and Non-Speculative Clustered architectures. The former splits a sequential application into speculative threads, while the later partitions the instructions among the cores based on data-dependences but avoid large degree of speculation. Despite the large amount of research on both these approaches, the proposed techniques so far have shown marginal performance improvements. In this thesis we propose novel schemes to speed-up sequential or lightly threaded applications in multi-core processors that effectively address the main unresolved challenges of previous approaches. In particular, we propose a SpMT architecture, called Mitosis, that leverages a powerful software value prediction technique to manage inter-thread dependences, based on pre-computation slices (p-slices). Thanks to the accuracy and low cost of this technique, Mitosis is able to effectively parallelize applications even in the presence of frequent dependences among threads. We also propose a novel architecture, called Anaphase, that combines the best of SpMT schemes and clustered architectures. Anaphase effectively exploits ILP, TLP and Memory Level Parallelism (MLP), thanks to its unique finegrain thread decomposition algorithm that adapts to the available parallelism in the application