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文檔簡介
1、當(dāng)前,計算機(jī)系統(tǒng)已廣泛引入能較好挖掘數(shù)據(jù)并行度的單指令多數(shù)據(jù)(Single Instruction MultipleData,SIMD)并行計算模式,其具體實現(xiàn)形式包括:協(xié)處理器、通用圖像處理器以及陣列處理機(jī)等。然而,現(xiàn)有并行計算資源在兼容性和可擴(kuò)展性等方面存在缺陷。本文基于現(xiàn)有異構(gòu)多核SIMD陣列架構(gòu),通過改進(jìn)多核計算與核內(nèi)硬件多線程調(diào)度機(jī)制,提升了系統(tǒng)并行度。并基于所構(gòu)建的高層模型對SIMD陣列的硬件多線程模塊、片內(nèi)緩存模塊和二級緩
2、存模塊進(jìn)行了性能評估,量化分析上述組件對性能的影響。
本文利用和改進(jìn)現(xiàn)有MV5的高層SIMD陣列模型,完成對SIMD陣列核內(nèi)硬件線程調(diào)度策略、cache層次等微結(jié)構(gòu)的設(shè)計空間探索。首先,本文在介紹SIMD計算模式及相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過比對分析梳理出通用圖形處理器及向量處理器等并行計算架構(gòu)與SIMD陣列架構(gòu)的異同;其次,深入分析和研究現(xiàn)有的MV5的高層SIMD陣列模型,基于對應(yīng)用程序訪存行為的研究,指出多種先進(jìn)batch調(diào)度策
3、略無法顯著提升性能,并通過實現(xiàn)基于FIFO的簡單調(diào)度策略以及大量實驗驗證了先進(jìn)調(diào)度策略無法提升性能;最后,本文通過對SIMD核心數(shù)目、SIMD硬件多線程模塊、片內(nèi)緩存和二級緩存等模塊進(jìn)行架構(gòu)探索,對關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行探索,并指出微結(jié)構(gòu)對性能構(gòu)成的影響。本文比對了SIMD陣列在單核到八核配置下的性能,探討多核架構(gòu)最高效率比的內(nèi)核數(shù)量配置,比對系統(tǒng)在不同線程組織策略下的執(zhí)行效率,得到最優(yōu)化的硬件線程組織方案。
本文基于事件驅(qū)動仿真平臺M
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