【摘 要】
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高速缓存数据预取是一项可以缓解日益增长的处理器和主存之间的性能差距的重要技术。尽管数据预取的概念已经被提出了数十年,但是当前的数据预取技术仍然存在一些问题:软件预取只能处理有规律的内存访问;而硬件预取则需要在使用更多的元数据来发现更多的处理器访存方式和减小额外存储代价之间进行权衡。而当前的LSTM神经网络在序列预测方面展现出了很好的效果,因此本文基于LSTM神经网络设计了一种时间空间流预取器ST
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高速缓存数据预取是一项可以缓解日益增长的处理器和主存之间的性能差距的重要技术。尽管数据预取的概念已经被提出了数十年,但是当前的数据预取技术仍然存在一些问题:软件预取只能处理有规律的内存访问;而硬件预取则需要在使用更多的元数据来发现更多的处理器访存方式和减小额外存储代价之间进行权衡。而当前的LSTM神经网络在序列预测方面展现出了很好的效果,因此本文基于LSTM神经网络设计了一种时间空间流预取器ST Predict。本文在分析了当前的硬件预取器和软件预取器中存在的缺点之后,提出了基于LSTM神经网络的ST Predict预取器。ST Predict预取器的设计过程主要包括:分析修改Gem5源码获得原始输入数据集,处理输入数据缩小LSTM神经网络的预测空间,搭建ST Predict预取器,神经网络超参数的调参。最后本文给出了ST Predict预取器的评估方法。本文选择使用SPEC2006测试集在Gem5模拟器上验证ST Predict预取器的性能。结果表明,相较于不设置预取器的情况,ST Predict预取器最高可以使程序的运行性能提升24.24%,平均可以使程序的运行性能提升15.42%。比SPP（Signature Path Confidence Based Prefetcher）预取器的平均性能高5.15%,比BO（Best Offset Prefetcher）预取器的平均性能高13.32%,比ISB（Irregular Stream Buffer）预取器的平均性能高13.73%。在硬件额外代价方面,ST Predict预取器的存储有效性比ISB预取器高一倍。
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