梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法

为了达到异构多核处理器能直接交叉访问对方的内存地址空间的目的,通过构建统一的三级Cache结构和数据块状态标记方法,并优化Cache块状态的修改算法,提出了异构千核处理器系统的统一内存地址空间访问方法,避免了当前独立式异构计算机系统结构下复制和传输数据块所带来的大量额外访存开销。通过采用部分Rodinia基准测试程序测试,获得了最高9.8倍的系统加速比,最多减少了90%的访存频率。因此,采用该方法能有效减少异构核心间交换数据块所带来的系统开销,提高异构千核处理器的系统性能加速比。