基于重用距离的gpu缓存缺失分析模型的设计与验证

《基于重用距离的gpu缓存缺失分析模型的设计与验证》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代風分巧号１：ＴＰ３１＼＾ｙ密次ＡＳ．ｙ、ＵＤ。‘＇．护早：学号：＇；，冰．’雨呵坤驅＂＇＇Ｊ踩ｊ３！讳雌；心炒－？－贫索１护豪巧硕±学位论文基于重用距离的ＧＰＵ缓存缺失分析模型的设计与验证研巧生姓名：张亚导师姓名：王学香申请学位类别工学硕±学位授予单位东南大学一级学科名称电子科学与技术论文答辩日期２０１６年６月１８日二级学科名称微电子学与固休电子学学位授予日期２０年月日答辩委员会主席操玫明评阅人篡巧明吴连巧２０年月日袭兩未？參硕±学位论文基于

2、重用距离的ＧＰＵ缓存缺失分析模型的设计与验证专业名務：徹电子学与固体电子学研巧生姓名：张亚导师姓名：王学香副教授？？ＤＥ别ＧＮＡＮＤＶＥＲＩＦＩＣＡＴＩＯＮＯＦＧＰＵＣＡＣＨＥＭＩＳＳＡＮＡＬＹＳＩＳＭＯＤＥＬＢＡＳＥＤＯＮＲＥＵＳＥＤＫＴＡＮＣＥＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｇＢＹＺｈａｎｇＹａＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆ．Ｗａ

3、ｎＸｕｅｘｉａｎｇｇＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅ＆ＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪｕｎｅ．２０１６独创性来巧东南大学学位论文独询性濟明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的硏巧成果，也不包含为获得东南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明。与我并表示了谢煮。史￣研巧生签名：

4、蘇日期：２０，１叫东南大学学位论文使用授权巧明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内一容和纸质论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外，可，允许论文被査阅和借阅＾。（！＾１公布（包括刊登）论文的全部或部分内容论文的公布包括刊登）授权东南大学研巧生院办理。？ＩＬ导师签名研究生签名：兴：日期：Ｔｏ＼寺弓令中＾摘要近十年来，凭借其强大的并行计巧能力和功，ＧＰＵ从专用困形处理器逐渐发展成通用计算平台耗控制能力，ＧＰＵ

5、通用计算在科学计算领域得到了广泛的应用和关注。由于ＧＰＵ巧片将大部分面积都分巧给计算单元，仅分配少量苍片面积给缓存和控制单元，大量ＧＰＵ应用程序的性能受限于ＧＰＵ的访存速度，而非计算能力。对于ＧＰＵ巧存限制型应用程序，缓存使用效率对程序整体性能影响显著一，优化缓存使用效率Ｗ提高整体性能是种重要的手段。为了帮助程序开发者理解ＧＰＵ缓存行为特征，，选择恰当的缓存优化方法准确性髙、速度快、功能全的ＧＰＵ缓存巧失分析工具就显得的尤为重要。本文根据ＧＰＵ并行计算平台的特点，优化了重用距离算法在ＧＰＵ平台的精度和速度，并设计。ＧＰＵ缓存微结构特，了基于

6、重用距离的ＧＰＵ缓存缺失分析模型具体地，根据征修正重用距离算法中核也巧据的更新时间，修正线程阻塞信息的使用机制，提升了ＧＰＵ平台下重用距离寡法精度。，然后，根据ＧＰＵ线程维度设置将重用距离计巧划分为多个子任务并行完成；合并访存记录Ｗ节省存储空间，基；根据访存总数量改变访存序列采样标准提升ＧＰＵ平台下重用距离算法速度。最后；于重用距离理论，建立ＧＰＵ缓存缺失分析模型，分析ＧＰＵ应用程序的缓存行为特征。除了实现传统的缓存缺失类型分析，还提出缓存容量敏感性分析，预测在缓存容量发生变化时，缺失率将如何改变；ｌｉｌ及，指令级缓存缺失分析，将ＧＰＵ程序的

7、缓存缺失定位到具体的访存指令。经过在ＰｏｌｙＢｅｎｃｈ／ＧＰＵ和Ｐａｒｂｏｉｌ两个ＧＰＵ测试集上的验证实验，优化后，本文设计的ＧＰＵ平台重用距离算法的平均误差由１３．６％降至５．７４％，重用距离计算的平均时间开销由７７４９ｍｓ降低到１２９７ｍｓ。此外，为了检验模型的实用化将其运用于具体的ＧＰＵ应用程序缓存缺失行为特征的分析中，，并根据模型的分析结果针对性地设计缓存性能优化方案，根据实验结果，优化后各ＧＰＵ应用程序缓存缺失率和执行时间均明显下降，验证了本文设汁的ＧＰＵ缓存缺失分析模型的实用性。ＧＰＵ．ａ＃，ｍｉｅ＊．Ｉ