检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2008年第8期36卷 1519-1525页

作者：阮元包云岗陈明宇樊建平中国科学院计算机系统结构重点实验室

本文提出了一种全新的获得访存trace的方式,并设计实现了基于硬件的零开销多平台实时访存Trace工具——MTT(Memory Trace Tool).详细介绍了MTT在采样配置、地址识别t、race输出等方面的设计细节,以及接收端配合MTT高效接收分析trace的流... 详细信息

本文提出了一种全新的获得访存trace的方式,并设计实现了基于硬件的零开销多平台实时访存Trace工具——MTT(Memory Trace Tool).详细介绍了MTT在采样配置、地址识别t、race输出等方面的设计细节,以及接收端配合MTT高效接收分析trace的流程,实现了一个通过MTT获得程序访存trace的完整方案.相比已有方法,MTT具有许多特点:(1)对程序透明;(2)零开销,无内存污染问题;(3)实时获取完整的全系统访存Trace;(4)可实时配置的多种在线Trace分析手段;(5)具有操作系统平台无关性.

关键词：访存轨迹插桩访存行为分析现场可编程门阵列(FPGA)

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软硬件结合的细粒度内存系统分析和优化技术研究

软硬件结合的细粒度内存系统分析和优化技术研究

引用

作者：陈荔城中国科学院大学

学位级别：博士

内存系统一直以来是计算机系统的主要瓶颈之一，随着多核时代的来临，“内存墙(Memory Wall)”问题将更加严峻。准确的访存行为分析是进行内存系统研究的基础，而细粒度的访存行为分析（如函数、对象），则对定位程序内部访存瓶颈的来... 详细信息

内存系统一直以来是计算机系统的主要瓶颈之一，随着多核时代的来临，“内存墙(Memory Wall)”问题将更加严峻。准确的访存行为分析是进行内存系统研究的基础，而细粒度的访存行为分析（如函数、对象），则对定位程序内部访存瓶颈的来源，指导程序性能优化具有重要意义。\n HMTT(Hybrid Memory Trace Toolkit)是软硬件结合的内存监测和分析系统，采用硬件侦听技术收集真实系统上的完整访存请求Trace，DDR3协议兼容，支持长时间监测而几乎不引入开销。但是基于硬件侦听的HMTT与上层应用之间存在语义鸿沟问题，其无法直接感知上层发生的语义事件。目前HMTT还是以粗粒度的进程为基本单位进行访存行为分析（区分来自不同进程的访存请求），而尚不支持进程内部更细粒度的上层语义信息，如将访存请求关联到函数、对象信息等。另外目前HMTT通常用于离线访存行为分析，尚不支持在线分析和指导优化。因此本文的主要工作是对HMTT进行完善，实现低开销的软硬件结合的细粒度函数级和对象级访存行为分析;实现HMTT的在线访存分析和反馈，并用于指导虚拟机中页面共享的优化。本文的主要工作包括如下几点:\n (1)本文提出了一种低开销的基于二进制插桩的软硬件结合的函数级访存行为分析方法，该方法可比纯软件工具减小开销10倍以上。使用静态二进制插桩技术，在目标函数调用指令的之前和之后分别插桩一条额外的特殊Tag访存指令，分别对应向底层HMTT发送上层函数调用（入口）、返回（出口）事件的通知，实现对HMTT的访存Trace进行函数级划分。实验结果表明，该方法的准确性高（误差在2％以下），开销低（约为61.9％）。相对地，使用Pin[86]工具获取函数调用路径的运行开销约为19倍[41]。\n (2)本文提出了一种低开销的软硬件结合的细粒度对象级访存行为分析方法，并用于对程序的页表访存热点进行分析和优化，取得了约6.8％的优化效果。通过修改Linux内核，首先导出进程页表的初始化状态，后面监控所有对页表的更新操作，将页表更新信息导出，并向HMTT发送同步Tag访存。同时使用动态库重载方式，监测对象的动态内存分配和释放事件，导出对象的地址空间信息。另外通过对页表本身所在页面的访存的监测，还可实现对象级的页表访存(Page Table Walks)分析。实验结果表明，本方法能够正确识别不同对象的访存模式（误差在2％以下），导致的运行开销很低，平均约为1.6％。使用本方法对两个测试程序BFS和Canneal进行分析，能够识别出导致页表访存的关键对象，并指导程序优化，可分别达到约8.2％和5.5％的性能提升。\n (3)本文提出了一种基于硬件页面访问特性统计的分类内存去重优化方法，可降低页面比较次数约31.5％。通过分析目前KVM虚拟机中KSM(Kernel SamepageMerging)的实现，发现KSM对系统全部内存页面只维护两棵全局比较树将导致较大的页面比较开销（约占KSM运行开销的44％）和大量的无效页面比较（约占总页面比较的83％）。本文提出将页面根据访问特性进行分类的优化方法，使用HMTT硬件监控所有访存请求，并在线维护页面访问特性，定期反馈给KSM软件。KSM软件根据页面访问特性对页面进行分类，将具有相似访问特性的页面聚为一类，在每个页面类别内分别维护本地的局部比较树。对每个候选页面，只需要与本地比较树中的页面节点进行比较，而来自不同类别的页面之间不再需要进行比较。实验结果表明，使用细粒度的子页面访问分布指导页面分类，平均能够降低页面的比较次数约31.5％，平均降低无效比较率约12％。

关键词：访存行为分析页面分类访问特性内存系统软硬件结合

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面向数据中心的内存可扩展技术研究

面向数据中心的内存可扩展技术研究

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作者：江涛中国科学院大学

学位级别：博士

随着云计算技术与应用的发展，数据中心遇到新的技术挑战。内存计算等大数据处理应用，使得数据中心对内存的需求量进一步增加，单节点内存容量不足的问题更加严重。数据中心应用具有多样性的特点，而且典型数据中心应用与桌面应用、高... 详细信息

随着云计算技术与应用的发展，数据中心遇到新的技术挑战。内存计算等大数据处理应用，使得数据中心对内存的需求量进一步增加，单节点内存容量不足的问题更加严重。数据中心应用具有多样性的特点，而且典型数据中心应用与桌面应用、高性能计算应用具有完全不同的访存特征，使得数据中心的内存利用率非常低。针对上述问题，本文提出了分时共享内存TSM(Time-Shared Memory)技术，实现节点间空闲内存的互相借用，从而提高系统的性能和内存利用率。\n 本文提出了一种数据中心服务器可扩展内存的设计与优化方法，具体包含四点研究工作:\n 1.利用硬件性能计数器和HMTT等工具，分析了桌面云和Spark等数据中心典型应用的微体系结构特征和访存行为特征。这些结果是设计TSM系统的主要依据。\n 2.设计实现了两个TSM原型系统——基于PCIe switch的原型系统和基于项目组设计的Venice互连网络的原型系统，研制了支持TSM访问的软件栈，解决了实现TSM的两个主要问题:如何进行物理地址映射，如何在操作系统层实现TSM的动态加载和卸载。基于硬件平台提供的直接访问通道和RDMA通道，本文提出了几种不同的TSM使用方式，并描述了如何在Linux操作系统里实现这些功能，TSM软件栈的大部分功能具有平台无关性。本文对TSM软件栈和上述原型系统进行了细致的性能评价。\n 3.针对在PCIe原型系统实现中发现的3个问题:Load带宽过低的问题，不支持X86原子指令访问的问题，Cache管理策略的选择问题，提出了相应的解决方法。为了进一步提高TSM直接访问的性能和隐藏访问延迟，提出了TSM感知的预取器优化方法，实验结果表明，面向TSM的Cache写回策略相对写无效策略，性能提高了4到70倍;提高TSM控制器的读并发数目，性能可提高4到9倍;增加Stride预取器的深度，可以为TSM访问带来最高7倍的性能提升。\n 4.针对基于Venice互连原型系统中发现的问题，提出了相应的优化方法。针对TSM直接访问的性能实现了一种基于硬件热页识别的热页迁移机制，进一步地提出了一种使用本地内存作为TSM缓存的方法，并根据实验评估确定了该缓存的敏感参数和组织结构。实验表明:TSM直接访问使用热页迁移优化以后，性能提高了40％以上;TSM缓存对于TSM访问的性能提升具有非常好的效果，4GB TSM加上512MB本地内存作为缓存，可以达到4GB本地内存性能的95％。论文最后设计了一个TSM系统的成本与功耗分析模型，分析结果显示，对于内存容量利用率在30％左右的数据中心，使用TSM机制以后，性能价格比可以提高9％以上，性能功耗比可以提高14％以上。

关键词：分时共享内存远程内存访存行为分析数据中心应用 Venice互连

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