Exploiting heterogeneous many cores on sequential code

par Bharath Narasimha Swamy

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de André Seznec.

  • Titre traduit

    Exploiter des multi-coeurs hétérogènes dans le cadre de codes séquentiels


  • Résumé

    Les architectures ''Heterogeneous Many Cores'' (HMC) qui mélangent beaucoup de petits/simples cœurs avec quelques cœurs larges/complexes, fournissent de bonnes performances pour des applications séquentielles et permettent une économie d'énergie pour les applications parallèles. Les petits cœurs des HMC peuvent être utilisés comme des cœurs auxiliaires pour accélérer les applications séquentielles gourmandes en mémoire qui s'exécutent sur le cœur principal. Cependant, le surcoût pour accéder aux petits cœurs limite leur utilisation comme cœurs auxiliaires. En raison de la disparité de performance entre le cœur principal et les petits cœurs, on ne sait pas encore si les petits cœurs sont adaptés pour exécuter des threads auxiliaires pour faire du prefetching pour un cœur plus puissant. Dans cette thèse, nous présentons une architecture hardware/software appelée « core-tethering », pour supporter efficacement l'exécution de threads auxiliaires sur les systèmes HMC. Cette architecture permet au cœur principal de pouvoir lancer et contrôler directement l'exécution des threads auxiliaires, et de transférer efficacement le contexte des applications nécessaire à l'exécution des threads auxiliaires. Sur un ensemble de programmes ayant une utilisation intensive de la mémoire, les threads auxiliaires s'exécutant sur des cœurs relativement petits, peuvent apporter une accélération significative par rapport à du prefetching matériel seul. Et les petits cœurs fournissent un bon compromis par rapport à l'utilisation d'un seul cœur puissant pour exécuter les threads auxiliaires. En résumé, malgré le surcoût lié à la latence d'accès aux lignes de cache chargées par le prefetching depuis le cache L3 partagé, le prefetching par les threads auxiliaires sur les petits cœurs semble être une manière prometteuse d'améliorer la performance des codes séquentiels pour des applications ayant une utilisation intensive de la mémoire sur les systèmes HMC.


  • Résumé

    Heterogeneous Many Cores (HMC) architectures that mix many simple/small cores with a few complex/large cores are emerging as a design alternative that can provide both fast sequential performance for single threaded workloads and power-efficient execution for through-put oriented parallel workloads. The availability of many small cores in a HMC presents an opportunity to utilize them as low-power helper cores to accelerate memory-intensive sequential programs mapped to a large core. However, the latency overhead of accessing small cores in a loosely coupled system limits their utility as helper cores. Also, it is not clear if small cores can execute helper threads sufficiently in advance to benefit applications running on a larger, much powerful, core. In this thesis, we present a hardware/software framework called core-tethering to support efficient helper threading on heterogeneous many-cores. Core-tethering provides a co-processor like interface to the small cores that (a) enables a large core to directly initiate and control helper execution on the helper core and (b) allows efficient transfer of execution context between the cores, thereby reducing the performance overhead of accessing small cores for helper execution. Our evaluation on a set of memory intensive programs chosen from the standard benchmark suites show that, helper threads using moderately sized small cores can significantly accelerate a larger core compared to using a hardware prefetcher alone. We also find that a small core provides a good trade-off against using an equivalent large core to run helper threads in a HMC. In summary, despite the latency overheads of accessing prefetched cache lines from the shared L3 cache, helper thread based prefetching on small cores looks as a promising way to improve single thread performance on memory intensive workloads in HMC architectures.


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  • Détails : 1 vol. (non paginé)
  • Annexes : Bibliogr., 10 p.

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