基于经验搜索的多级存储层次优化new

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1、万方数据基于经验搜索的多级存储层次优化陆平静，车永刚，王正华(国防科技大学计算机学院，长沙410073)E-mail：pjlul984@163．com摘要：存储墙是影响单机性能优化的重要因素。其缓解依赖于对程序进行存储优化。论文提出基于经验搜索的多级存储层次优化方法。将优化多级存储层次问题转化为对优化参数的经验搜索问题，并基于遗传算法选择全局最优解。实验表明，该技术可以自适应不同应用程序，大大降低存储访问时间，降低存储因素对程序性能的影响，从而有效地缓解存储墙问题。关键词：存储墙；经验搜索；优化参数；自适应文章编号：1002—8331(2006)34

2、—0067—03文献标识码：A中图分类号：TP301MemoryHierarchyOptimizationBasedonEmpiricalSearchLUPing-jing，CHEYong-gang，WANGZheng-hua(SchoolofComputerScience，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)Abstract：Memorywallisanimportantfactorthateffectsprogramperformanceoptimization．A

3、nditsalleviationreliesonmemoryoptimizationoftheprogram．WeproposetheapproachofMemoryHierarchyOptimizationbasedonEmpiricalSearch．Itturnstheproblemofoptimizingacrossmultiplelevelsofthememoryhierarchytoanempiricalsearchtooptimizationparameterproblem，andselectsthebestoverallsolution

4、．Experimentsshowthatthisapproachcangreatlydecreasetimeonmemoryaccessandmemoryaccessfactortoperformance，t}lerefore，effectivelyalleviatetheproblemofmemorywall，moreover，itcanautomaticallyadaptdifferentprograms．Keywords：memorywall；empiricalsearch；optimizationparameter；self-tuning1引

5、言学术界普遍认为存储墙(MemoryWall)，即主存性能与处理器性能之间的差距日益扩大的问题．是影响程序单机性能发挥的主要因素之一。对程序进行优化变换是提高Cache命中率、缓解存储墙问题的基本方法。高级程序变换，如循环分块、循环展开及软件流水，是在现代体系结构上编译有效代码的关键。这些变换很多具有数值参数。为了获得最优性能．需要仔细选择参数的值。传统的编译器使用程序模型和机器来选择这些参数。最近的自动经验优化(AutomatedEmpiricalOptimization)t2[技术通过生成不同的程序版本并在实际硬件评估上运行程序，来评估关键优化参

6、数的值并决定能够产生最优性能的值回。它因为具有较好的性能优化效果，而且具有通用、平台自适应等优势，成为当前高性能计算领域的研究热点之一。其典型例子是几种著名的针对特定问题的高性能数学库，如ATLAS(AutomaticallyTunedLinearAlge—braSoftware)[2,41、FnW(FastFourierTransforlnintheWest)、SPIRAL(SignalProcessingalgorithmsImplementationResearchforAdaptableLibraries)等。例如，SPIRAL是美国国防预先

7、研究计划局(DARPA)资助的项目，由卡内基梅隆大秀、伊利诺伊大学等共同承担，它为数字信号处理算法自动生成自适应于计算平台的代码，其代码生成过程是：首先描述生成类似于数学公式的快速算法，将它们转换成程序代码，然后搜索算法与代码的各种可能，通过实际执行找到在给定平台上最快的实现。论文提出基于经验搜索的多级存储层次优化方法(MemoryHierarchyOptimizationbasedonEmpiricalSearch，简称MME)，对程序进行优化变换，设置优化参数，并采用遗传算法经验搜索使存储器访问时间最小的优化参数，从而缓解存储墙问题。2基于经验搜

8、索的多级存储层次优化2．1MME的总体框架流程MME的框架流程如图1所示。具体包括以下步骤：(1)基于模型生