多核环境下一种支持动态预测性能损失的方法

摘要：

在多核处理器环境中,并行程序对处理器共享资源,如最后一级缓存、内存控制器等的争用会造成其性能下降.对程序性能进行准确地预测能够为协同调度提供决策依据,从而减少争用导致的性能损失.传统的基于重用距离的性能建模方法的预测效果好,但由于开销较大而无法动态实施.针对此不足,基于机器学习提出一种支持动态预测程序性能损失的方法.选取硬件性能指标用于度量程序对共享资源的使用强度,建立双层预测模型:以协同运行时的性能指标作为输入,估计程序的竞争度和敏感度或其独立运行时的性能指标,预测出任意两个程序间的性能损失.仿真实验结果表明,相比启发式调度算法,基于该预测方法的调度结果对不同数据集有更小的整体性能损失.

关键词：片上多核处理器、共享资源争用、性能损失预测、机器学习、协同调度

所属期刊栏目：26

分类号：TP316.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61021062;国家高技术研究发展计划863项目2011AA01A202

在线出版日期：2014-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2803-2809