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上传时间: 2013-06-08
详细说明: 性能的提高一直是计算机研究人员孜孜不倦追求的目标。随着大规模集成电 路的发展,处理器的计算能力飞速提高。计算机性能提高的瓶颈由计算转变为存 储。存储性能是程序访存特征和特定的存储结构共同作用的结果。程序访存特征 的研究一直伴随着处理器的发展,为存储结构提供发展方向。 针对Cache结构不区分程序数据和主存物理实现一维连续的特征,本文选取 具有典型访存特征的应用程序,通过分析访存特征给出合理的存储优化方案: 1) 在共享Cache存储体系结构中,利用Simics+GEMS体系结构模拟器,分析 基于PostgreSQL数据库在线事务处理不同数据集的访存特征,建立数据分类模型, 将数据集划分为放弃型、保护型和自由竞争型三类;然后提出一种软件协同的半 透明共享Cache结构区分对待三类数据集,实验结果证明Cache失效率最高下降 率为12%。 2) 针对矩阵行列访问二维连续的特征和DRAM存储一维连续的特性,提出一 种针对行列交替访问的优化方案——窗口访问,并证明了最优窗口原理,利用可 重构实验平台实现窗口访问存储控制器,实验证明矩阵行列交替访问的存储性能 提高可达73.6%,一维FFT并行算法性能可提高45.1%。 3) 基于窗口访问原理,指导CPU 和GPU上矩阵数据的布局,优化矩阵行列 交替访问程序,实验证明CPU中矩阵行列交替访问的存储性能最大提高58.4%, 并实现窗口访问和FFTW结合的一维FFT并行算法,与FFTW相比计算性能提高 可达7%;分析CUDA编程框架和相应GPU的结构特点,将窗口原理应用到GPU 中以warp为单位的访存过程上,实验表明矩阵行列交替访问的存储性能提高了1 倍。 ...展开收缩
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