High Performance Chip Multiprocessor with Self Optimization Capability Based on Frequently Executed Paths

具有基于频繁执行路径的自优化能力的高性能片式多处理器

基本信息

批准号：
18300014
负责人：
BABA Takanobu
金额：
$ 10.83万
依托单位：
Utsunomiya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

本基盤研究では、プログラムの実行経路(これをパスと呼ぶ)情報を取得して、その情報を元に、より高性能な実行を行えるように自律的な最適化を行うチップマルチプロセッサの研究開発を行った。本研究の着想は、頻繁に実行されるループ(ホットループ)においては実行されるパスが極めて限定される場合が多いこと、またその限定されたパスには規則性があり高い確率で次のパスを予測可能であること、に基づいている。このため、限られたパスの中から次に実行するパスを予測し、予測したパスに対応したスレッドコードを投機的にマルチスレッド実行して、高性能化を達成する実行モデルを考案した。さらに、この実行モデルを詳細化し、実行モデルを実現するためのソフトウェアシステムを設計・開発し、同時にハードウェアアーキテクチャを設計して、シミュレータの開発を行った。また、提案システムにおける性能改善の見積り実験を行い、逐次コードを対象として非投機実行と比べて、1.5~3.0倍の高速化が達成できることを明らかにした。これらの成果は、添付した学協会誌論文、国際会議論文、口頭発表、著書により公表するとともに、特許として申請したものが、成立に至っている。この中で、国際会議発表においてBest Paper Award を1件受賞し、国内学会の口頭発表により学生奨励賞を4件受賞している。

在这项基础研究中，我们将研究和开发一种芯片多处理器，它获取程序执行路径（这称为路径）信息，并使用该信息进行自主优化以获得更高的性能执行。这项研究背后的想法是，在频繁执行的循环（热循环）中，要执行的路径往往是极其有限的，并且这些有限的路径具有规律性，并且下一条路径出现的概率很高。基于可预测性。为此，我们设计了一种执行模型，从有限数量的路径中预测下一条要执行的路径，并在多个线程中推测性地执行与预测路径相对应的线程代码，以实现高性能。进一步完善了该执行模型，设计并开发了实现该执行模型的软件系统，同时设计了硬件架构并开发了模拟器。我们还进行了一项实验来估计所提出的系统的性能改进，发现与顺序代码的非推测执行相比，可以实现 1.5 到 3.0 倍的加速。这些成果已发表在随附的学术期刊文章、国际会议论文、口头报告和书籍中，并已申请专利。其中，他获得国际会议最佳论文奖1项，国内会议口头报告学生鼓励奖4项。