Accounting of computer system use in EXEC 8

EXEC 8 modified multiprogramming system to log core time and central processing uni

Improving the SLLC Efficiency by exploiting reuse locality and adjusting prefetch

Desde los teléfonos móviles inteligentes hasta nuestro ordenador portátil los sistemas electrónicos que incluyen chips multiprocesador (CMP) están presentes en nuestra vida cotidiana de una manera abrumadora. Los CMPs contienen varios núcleos o CPUs que tienen que ser alimentados con datos provenientes de la memoria. Pero la velocidad a la que los núcleos que forman el CMP necesitan los datos es mucho mayor que la velocidad a la que la memoria es capaz de proporcionar dichos datos. De hecho, esta diferencia ha ido aumentando desde prácticamente el día en el que ambos dispositivos fueron concebidos. Esta diferencia en el rendimiento de ambos dispositivos se ha venido a llamar "the memory gap". Al mismo tiempo que dicha diferencia aumentaba, los lenguajes de programación proporcionaban a los programadores modelos de memoria que podían acceder a un espacio prácticamente infinito y al que, además, se accedía de manera instantánea. Pero el tamaño de cualquier estructura hardware está íntimamente relacionado con su tiempo de acceso y éste será mayor cuanto mayor sea el tamaño la estructura hardware a acceder. Con el ánimo de deshacer esta aparente contradicción, los arquitectos de computadores incluyeron memorias intermedias entre las CPUs y la grande, aunque al mismo tiempo lenta, memoria principal. Estas memorias intermedias se denominan memorias cache o simplemente caches. Debido a la gran diferencia que existe entre la velocidad del procesador y la de la memoria principal. Los CMPs en la actualidad están provistos de una jerarquía de memorias cache que tiene dos o tres niveles. Las caches que están cerca del procesador sólo contienen unos pocos kilobytes (entre 4 y 64) accesibles en uno o pocos ciclos de reloj, mientras que las que se encuentran más alejadas del procesador pueden llegar a contener varios megabytes y tener un tiempo de acceso de varias decenas de ciclos. Los programas al ser ejecutados muestran una propiedad llamada localidad que se expresa en los ejes espacial y temporal. La localidad temporal es la propiedad que dice que el programa volverá a usar datos que usó recientemente, cuanto más recientemente los usó, más probable es que vuelva a hacerlo. Mientras que la localidad espacial es la propiedad que dice que el programa tenderá a usar datos que están próximos en el espacio de memoria a datos que usó recientemente. Las memorias cache han sido diseñadas tradicionalmente para explotar la localidad. En concreto, la localidad temporal se explotaba mediante una adecuada política de reemplazo, mientras que la localidad espacial se explota al contener cada bloque de cache varios datos o palabras. Un modo adicional de conseguir explotar una mayor cantidad de localidad espacial es mediante el uso de la técnica llamada prebúsqueda. La política de reemplazo influye de manera crítica en la tasa de aciertos de la memoria cache. En un CMP provisto de una jerarquía de memorias cache, la localidad temporal se explota en aquellos niveles más cercanos a los núcleos. Así que muchos de los bloques insertados en la SLLC son de un solo uso, es decir, estos bloques no experimentarán ningún acierto más durante todo el tiempo que permanezcan en la SLLC. Sin embargo, aquellos bloques que lleguen a experimentar un acierto en la SLLC, normalmente experimentarán muchos más aciertos. Por lo tanto, que la política de reemplazo base sus decisiones en la posible explotación de la localidad temporal, es una asunción inválida cuando hablamos de la SLLC. Por el contrario, Este comportamiento indica que dicha política de reemplazo de la SLLC debería estar basada en el reúso1 en lugar de en la localidad temporal. La prebúsqueda hardware tiene por objetivo cargar en la cache datos antes de que sea el procesador quien los pida. La validez de esta técnica a la hora de reducir la latencia media de acceso a memoria ha sido ampliamente demostrada. La prebúsqueda funciona especialmente bien en las jerarquías de memoria de sistemas monoprocesador, donde solamente hay un flujo de datos entre el procesador y la memoria. Sin embargo, cuando la prebúsqueda se usa en un sistema multiprocesador donde diferentes aplicaciones se están ejecutando al mismo tiempo, las prebúsquedas asociadas a un núcleo podrían interferir con los datos cargados en la cache por otro núcleo, provocando la eliminación de los contenidos de otra aplicación y dañando su rendimiento. Es necesario por tanto un mecanismo para regular la prebúsqueda asociada a cada uno de los núcleos. Este mecanismo debería tener por objetivo el mejorar el rendimiento general del sistema. 1 Aunque el DRAE no contenga su definición, usaremos aquí el verbo reusar (así como sus formas derivadas) como sinónimo de volver a utilizar. Cada fallo en la SLLC provoca un acceso a la memoria principal que se encuentra fuera del chip. Además la memoria principal está hecha de chips de DRAM. Ambos factores incrementan su latencia de acceso, latencia que se suma a cada uno de los accesos que falla en la SLLC, penalizando a la vez la latencia media de acceso a memoria. Por lo tanto, la tasa de aciertos de la SLLC es un factor crítico para lograr una latencia media de acceso a memoria óptima. Esta tesis fija su atención en la eficiencia de los dos aspectos comentados con anterioridad: la eficiencia de la prebúsqueda y la eficiencia de la política de reemplazo. Las contribuciones principales de esta tesis son las siguientes: 1) Enunciamos una propiedad llamada localidad de reúso que dice que i) los bloques de cache que hayan sido usados más de una vez tienen una alta probabilidad de ser usados muchas veces en el futuro. ii) Los bloques de cache recientemente reusados son más útiles que otros reúsados previamente. Defendemos en esta tesis que el patrón de acceso a la SLLC muestra localidad de reúso. 2) En esta tesis se proponen dos algoritmos de reemplazo capaces de explotar la localidad de reúso, Least-recently reused (LRR) y Not-recently reused (NRR). Estos dos nuevos algoritmos son modificaciones de otros dos muy bien conocidos: Least-recently used (LRU) y Not-recently used (NRU). Dichos algoritmos fueron diseñados para explotar la localidad temporal, mientras que los nuestros explotan la local- idad de reúso. Las modificaciones propuestas no suponen ninguna sobrecarga hardware respecto a los algoritmos base. Durante esta tesis se muestra que nuestros algoritmos mejoran consistentemente el rendimiento de los originales. 3) Proponemos un novedoso diseño para la SLLC llamado Reuse Cache. En este diseño los arrays de etiquetas y datos de la cache están desacoplados. Solamente se almacenan en el array de datos aquellos bloques que hayan mostrado reúso. El array de etiquetas se usa para detectar reúso y mantener la coherencia. Esta estructura permite reducir el tamaño del array de datos de manera drástica. Como ejemplo, una Reuse Cache con un array de etiquetas equivalente al de una cache convencional de 4MB y un array de datos de 1MB, tiene el mismo rendimiento medio que una cache convencional de 8MB, pero con un ahorro de almacenamiento de en torno al 84%. 4) Un controlador de bajo coste llamado ABS capaz de ajustar la agresividad de la prebúsqueda asociada a cada uno de los núcleos de un CMP pero con el ánimo de mejorar el rendimiento general del sistema. El controlador funciona de manera aislada en cada uno de los bancos de la SLLC y recoge métricas locales. Para optimizar el rendimiento global del sistema busca la combinación óptima de valores de la agresividad de prebúsqueda. Para inferir cuál es esa combinación óptima usa una estrategia de búsqueda hill-climbing

Computer performance analysis - Measurement objectives and tools

Objectives and measurements in computer performance analysi

Exploiting Natural On-chip Redundancy for Energy Efficient Memory and Computing

Power density is currently the primary design constraint across most computing segments and the main performance limiting factor. For years, industry has kept power density constant, while increasing frequency, lowering transistors supply (Vdd) and threshold (Vth) voltages. However, Vth scaling has stopped because leakage current is exponentially related to it. Transistor count and integration density keep doubling every process generation (Moore’s Law), but the power budget caps the amount of hardware that can be active at the same time, leading to dark silicon. With each new generation, there are more resources available, but we cannot fully exploit their performance potential. In the last years, different research trends have explored how to cope with dark silicon and unlock the energy efficiency of the chips, including Near-Threshold voltage Computing (NTC) and approximate computing. NTC aggressively lowers Vdd to values near Vth. This allows a substantial reduction in power, as dynamic power scales quadratically with supply voltage. The resultant power reduction could be used to activate more chip resources and potentially achieve performance improvements. Unfortunately, Vdd scaling is limited by the tight functionality margins of on-chip SRAM transistors. When scaling Vdd down to values near-threshold, manufacture-induced parameter variations affect the functionality of SRAM cells, which eventually become not reliable. A large amount of emerging applications, on the other hand, features an intrinsic error-resilience property, tolerating a certain amount of noise. In this context, approximate computing takes advantage of this observation and exploits the gap between the level of accuracy required by the application and the level of accuracy given by the computation, providing that reducing the accuracy translates into an energy gain. However, deciding which instructions and data and which techniques are best suited for approximation still poses a major challenge. This dissertation contributes in these two directions. First, it proposes a new approach to mitigate the impact of SRAM failures due to parameter variation for effective operation at ultra-low voltages. We identify two levels of natural on-chip redundancy: cache level and content level. The first arises because of the replication of blocks in multi-level cache hierarchies. We exploit this redundancy with a cache management policy that allocates blocks to entries taking into account the nature of the cache entry and the use pattern of the block. This policy obtains performance improvements between 2% and 34%, with respect to block disabling, a technique with similar complexity, incurring no additional storage overhead. The latter (content level redundancy) arises because of the redundancy of data in real world applications. We exploit this redundancy compressing cache blocks to fit them in partially functional cache entries. At the cost of a slight overhead increase, we can obtain performance within 2% of that obtained when the cache is built with fault-free cells, even if more than 90% of the cache entries have at least a faulty cell. Then, we analyze how the intrinsic noise tolerance of emerging applications can be exploited to design an approximate Instruction Set Architecture (ISA). Exploiting the ISA redundancy, we explore a set of techniques to approximate the execution of instructions across a set of emerging applications, pointing out the potential of reducing the complexity of the ISA, and the trade-offs of the approach. In a proof-of-concept implementation, the ISA is shrunk in two dimensions: Breadth (i.e., simplifying instructions) and Depth (i.e., dropping instructions). This proof-of-concept shows that energy can be reduced on average 20.6% at around 14.9% accuracy loss

Major Trends in Operating Systems Development

Operating systems have changed in nature in response to demands of users, and in response to advances in hardware and software technology. The purpose of this paper is to trace the development of major themes in operating system design from their beginnings through the present. This is not an exhaustive history of operating systems, but instead is intended to give the reader the flavor of the dif ferent periods in operating systems\u27 development. To this end, the paper will be organized by topic in approximate order of development. Each chapter will start with an introduction to the factors behind the rise of the period. This will be fol lowed by a survey of the state-of-the-art systems, and the conditions influencing them. The chapters close with a summation of the significant hardware and software contributions from the period