Thèse soutenue

Révision de larges unités superscalaires
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Auteur / Autrice : Andrea Mondelli
Direction : André SeznecPierre Michaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 12/09/2017
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique) - PACAP

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Depuis plusieurs décennies, la fréquence des processeurs à usage général n'a cessé d'augmenter grâce aux transistors de plus en plus rapides et aux micro-architectures avec des pipelines plus profonds. Cependant il y a environ 10 ans, à cause des courants de fuite et de la température, la finesse de gravure des processeurs a atteint sa limite physique. Depuis, au lieu d'augmenter la fréquence du processeur, les fabricants ont intégré plus de cœurs sur une seule puce, agrandi la hiérarchie de caches et amélioré l'efficacité énergétique. Cependant, il est également important d'accélérer les processeurs individuellement.La réduction de la consommation énergétique est donc devenue un objectif majeur lors de la conception d'une micro-architecture pour la haute performance. Certaines fonctionnalités ont été introduites dans les unités superscalaires principalement pour réduire la consommation énergétique. Un exemple de fonctionnalité est le tampon de boucles ("loop buffer"), qui est maintenant mis en œuvre dans plusieurs micro-architectures superscalaires. Le but d'un tampon de boucle est d'économiser l'énergie dans le bloc avant du microprocesseur (cache d'instructions, prédicteur de branchements, décodeur, etc.) lors de l'exécution d'une boucle avec un corps assez petit pour tenir dans cette mémoire tampon spécifique. Si la fréquence du processeur reste constante, la seule possibilité laissée libre pour l'amélioration des performances des applications séquentielles dans les futurs processeurs est d'augmenter l'exploitation du parallélisme d'instructions. Certaines améliorations des micro-architectures (e.g., une meilleure prédiction de branchement) améliorent simultanément la performance et l'efficacité énergétique. Cependant, améliorer l'exploitation du parallélisme d'instructions a généralement un coût: augmentation de la surface de silicium, de la consommation d'énergie, des efforts de conception, etc. Par conséquent, la micro-architecture est modifiée lentement, incrément par incrément. En effet, les fabricants de processeurs ont fait des efforts continus afin d'exploiter davantage l'ILP avec de meilleurs prédicteurs de branchements, de meilleurs pré-chargeurs de données, de plus grandes fenêtres d'instructions, ajout de registres physiques, et ainsi de suite. Cette thèse décrit ce que devraient être les unités superscalaires dans les 10 ans à venir et explore la possibilité d'exploiter le comportement des boucles afin de réduire la consommation énergétique au-delà du bloc avant. Certaines propositions ont été publiées notamment sur les accélérateurs de boucles et sur les unités superscalaires à bloc arrière non conventionnel. Il est soutenu que la taille de la fenêtre d'instructions peut être augmentée en combinant le regroupement (clustering) et la spécialisation des registres d'écriture (register write specialization). Une différence majeure avec les précédentes études sur les micro-architectures en grappe est l'utilisation de grappes larges (wide issue clusters), contrairement aux études passées qui étaient principalement axées sur des petites grappes (narrow issue cluster). Le passage de petites grappes à des grappes larges n'est pas qu'un changement quantitatif, mais a aussi un impact qualitatif sur le problème de regroupement, et en particulier sur la politique de pilotage (steering policy). La seconde contribution propose deux optimisations indépendantes et orthogonales concernant la consommation énergétique et exploitant les boucles. La première optimisation détecte les micro-opérations redondantes produisant le même résultat à chaque itération puis supprime définitivement ces micro-opérations. La seconde optimisation se concentre sur la diminution de l'énergie consommée des micro-opérations de chargement, en détectant les situations où un chargement n'a pas besoin d'accéder à la file d'attente des enregistrements ou n'a pas besoin d'accéder au cache de données de niveau.