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早稲田大学
中島 達夫
教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:Yokohama National University
Academic
共同研究数 1
Article
2011
JSTAGE
A library-based performance tool for multicore pervasive servers
(Last author)
マルチコアパーベイシブサーバ用ライブラリベースパフォーマンスツール
Sayaka Akioka, Yuki Ohno, Midori Sugaya, Tatsuo Nakajima
Journal of Information Processing
【抄録】
This paper proposes SPLiT (Scalable Performance Library Tool) as the methodology to improve performance of applications on multicore processors through CPU and cache optimizations on the fly. SPLiT is designed to relieve the difficulty of the performance optimization of parallel applications on multicore processors. Therefore, all programmers have to do to benefit from SPLiT is to add a few library calls to let SPLiT know which part of the application should be analyzed. This simple but compelling optimization library contributes to enrich pervasive servers on a multicore processor, which is a strong candidate for an architecture of information appliances in the near future. SPLiT analyzes and predicts application behaviors based on CPU cycle counts and cache misses. According to the analysis and predictions, SPLiT tries to allocate processes and threads sharing data onto the same physical cores in order to enhance cache efficiency. SPLiT also tries to separate cache effective codes from the codes with more cache misses for the purpose of the avoidance of cache pollutions, which result in performance degradation. Empirical experiments assuming web applications validated the efficiency of SPLiT and the performance of the web application is improved by 26%. © 2011 Information Processing Society of Japan.
【抄録日本語訳】
本稿では、マルチコア・プロセッサ上のアプリケーションの性能を、CPUとキャッシュの最適化によりオンザフライで向上させる手法として、SPLiT(Scalable Performance Library Tool)を提案する。SPLiTは、マルチコアプロセッサ上の並列アプリケーションの性能最適化の難しさを解消するために設計されている。したがって、プログラマがSPLiTの恩恵を受けるためにしなければならないことは、アプリケーションのどの部分を分析すべきかをSPLiTに知らせるために、いくつかのライブラリコールを追加することだけです。このシンプルながら説得力のある最適化ライブラリは、近い将来の情報家電のアーキテクチャの有力候補であるマルチコアプロセッサ上のパーベイシブサーバの充実に貢献する。SPLiTは、CPUサイクル数とキャッシュミスをもとに、アプリケーションの動作を解析・予測する。SPLiTは、解析と予測の結果、データを共有するプロセスやスレッドを同じ物理コアに割り当てることで、キャッシュの効率を高めようとする。また、SPLiTは、性能劣化の原因となるキャッシュポリューションを回避するために、キャッシュミスの多いコードとキャッシュ効率の良いコードを分離しようとする。Webアプリケーションを想定した実証実験では、SPLiTの効率性を検証し、Webアプリケーションの性能を26%向上させた。© 2011 情報処理学会.