Adaptive and intelligent memory systems

par Aswinkumar Sridharan

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de André Seznec.

Soutenue le 15-12-2016

à Rennes 1 , dans le cadre de MATISSE , en partenariat avec Universite Bretagne Loire (ComuE) , INRIA-RENNES (laboratoire) et de IRISA (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Système mémoire adaptatif intelligent


  • Résumé

    Dans cette thèse, nous nous sommes concentrés sur l'interférence aux ressources de la hiérarchie de la mémoire partagée : cache de dernier niveau et accès à la mémoire hors-puce dans le contexte des systèmes multicœurs à grande échelle. À cette fin, le premier travail a porté sur les caches de dernier niveau partagées, où le nombre d'applications partageant le cache pourrait dépasser l'associativité du cache. Pour gérer les caches dans de telles situations, notre solution évalue l'empreinte du cache des applications pour déterminer approximativement à quel point elles pourraient utiliser le cache. L'estimation quantitative de l'utilitaire de cache permet explicitement de faire respecter différentes priorités entre les applications. La seconde partie apporte une prédétection dans la gestion de la mémoire cache. En particulier, nous observons les blocs cache pré-sélectionnés pour présenter un bon comportement de réutilisation dans le contexte de caches plus grands. Notre troisième travail est axé sur l'interférence entre les demandes à la demande et les demandes de prélecture à l'accès partagé à la mémoire morte. Ce travail est basé sur deux observations fondamentales de la fraction des requêtes de prélecture générées et de sa corrélation avec l'utilité de prélecture et l'interférence causée par le prélecteur. Au total, deux observations conduisent à contrôler le flux de requêtes de prélecture entre les mémoires LLC et off-chip.


  • Résumé

    In this thesis, we have focused on addressing interference at the shared memory-hierarchy resources: last level cache and off-chip memory access in the context of large-scale multicore systems. Towards this end, the first work focused on shared last level caches, where the number of applications sharing the cache could exceed the associativity of the cache. To manage caches in such situations, our solution estimates the cache footprint of applications to approximate how well they could utilize the cache. Quantitative estimate of cache utility explicitly allows enforcing different priorities across applications. The second part brings in prefetch awareness in cache management. In particular, we observe prefetched cache blocks to exhibit good reuse behavior in the context of larger caches. Our third work focuses on addressing interference between on-demand and prefetch requests at the shared off-chip memory access. This work is based on two fundamental observations of the fraction of prefetch requests generated and its correlation with prefetch usefulness and prefetcher-caused interference. Altogether, two observations lead to control the flow of prefetch requests between LLC and off-chip memory.


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