随着大数据应用的涌现,计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)结合传统动态随机存储器(dynamic random access memory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功...
详细信息
随着大数据应用的涌现,计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)结合传统动态随机存储器(dynamic random access memory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功耗低的优势,因而得到了广泛关注.大数据应用同时也面临着旁路转换缓冲器(translation lookaside buffer,TLB)缺失率过高的性能瓶颈.大页可以有效降低TLB缺失率,然而,在混合内存中支持大页面临着大页迁移开销过大的问题.因此,设计了一种支持大页和大容量缓存的层次化混合内存系统:DRAM和NVM分别使用4KB和2MB粒度的页面分别进行管理,同时在DRAM和NVM之间实现直接映射.设计了基于访存频率的DRAM缓存数据过滤机制,减轻了带宽压力.提出了基于内存实时信息的动态热度阈值调整策略,灵活适应应用访存特征的变化.实验显示:与使用大页的全NVM内存系统和缓存热页(caching hot page,CHOP)系统相比平均有69.9%和15.2%的性能提升,而与使用大页的全DRAM内存系统相比平均只有8.8%的性能差距.
融合传统动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）与新型非易失性内存（NonVolatile Memory,NVM）可构建平行架构或层次架构的异构内存系统.平行架构的异构内存系统往往需要通过页迁移技术把热点数据从NVM迁移到DRAM...
详细信息
融合传统动态随机访问存储器（Dynamic Random Access Memory,DRAM）与新型非易失性内存（NonVolatile Memory,NVM）可构建平行架构或层次架构的异构内存系统.平行架构的异构内存系统往往需要通过页迁移技术把热点数据从NVM迁移到DRAM以提高访存性能，然而在操作系统中实现热页监测和迁移会带来巨大的软件性能开销.硬件实现的层次架构由于增加了访存层次，对于访存局部性差的大数据应用反而增加了访存延迟.为此，本文提出可重构的异构内存架构，可以运行时在平行和层次架构间进行转换以动态适配不同应用的访存特性.设计了基于新型指令集架构RISC-V(Reduced Instruction Set Computing-V)的DRAM/NVM异构内存控制器，利用少量硬件计数器实现了访存踪迹统计和分析，并实现了DRAM和NVM物理页间的动态映射和高效迁移机制.实验表明，DRAM/NVM异构内存控制器可提高43%的应用性能.
暂无评论