Instruction-aware mapping (IAM) : a tool to mitigate functional unit contention in SMT processors

• Autor(a) principal: Serpa, Matheus da Silva
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/267722
• topic: Processadores; Computação de alto desempenho; Mapeamento; Desempenho : Software; Arquiteturas multicore; Performance degradation; Resource sharing; Functional unit contention

As arquiteturas de computação recorrem a processadores Simultaneous Multithreading (SMT) para melhorar o throughput computacional e gerenciar aplicações paralelas. No entanto, a efetividade do SMT pode ser comprometida pela disputa de unidades funcionais quando threads paralelas executam instruções similares no mesmo núcleo. Em resposta a isso, esta tese introduz a ferramenta Instruction-Aware Mapping (IAM), que mitiga a disputa de unidades funcionais e otimiza a utilização de recursos. Ao contrário de outras soluções, a IAM utiliza uma estratégia de mapeamento dinâmica e transparente que atribui threads aos núcleos SMT com base em seus perfis de instrução em tempo real, sem necessidade de alterar o código-fonte da aplicação. A performance da ferramenta IAM foi testada usando os benchmarks NAS Parallel Benchmarks (NPB) e Standard Performance Evaluation Corporation (SPEC), além do SMT-Bench, um microbenchmark focado na análise de desempenho SMT. Essas avaliações, conduzidas em processadores Advanced Micro Devices (AMD) e Intel, mostram um aumento na média geométrica de desempenho de 9,8% em relação ao scheduler do sistema operacional Linux, com desempenho comparável às implementações round-robin e a outras estratégias de mapeamento. A eficácia da IAM é centrada na especificidade da instrução, mostrando melhorias no desempenho para operações como instruções de inteiro, de ponto flutuante e de desvio, enquanto seu impacto é mais moderado para instruções relacionadas à memória, como operações de carga. Essas descobertas ressaltam a importância de estratégias dinâmicas e adaptativas que levem em conta a natureza das instruções na otimização do desempenho SMT. Este estudo proporciona uma base para pesquisas adicionais sobre métodos adaptativos em SMT.