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Migliorare le prestazioni con Constable: un nuovo approccio

Constable migliora l'efficienza del processore eliminando l'esecuzione di istruzioni di caricamento non necessarie.

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Indice

Le istruzioni di caricamento nei processori moderni rallentano spesso le prestazioni perché dipendono da dati e risorse. Quando un'istruzione di caricamento attende dati, può bloccare altre istruzioni, limitando la rapidità con cui possono essere eseguite. Per risolvere questo problema, i metodi precedenti cercavano di prevedere il valore dei dati necessari o riorganizzavano il modo in cui venivano elaborate le istruzioni. Tuttavia, questi metodi richiedevano comunque l'esecuzione dell'istruzione di caricamento, sprecando risorse preziose.

Questo articolo presenta una tecnica chiamata Constable. Constable funziona rimuovendo in modo sicuro l'esecuzione delle istruzioni di caricamento che è probabile che recuperino nuovamente gli stessi dati. In questo modo, si spera di rendere più veloce l'elaborazione e ridurre la potenza utilizzata dal processore.

Il problema con le istruzioni di caricamento

I carichi moderni si basano pesantemente sulle istruzioni di caricamento, responsabili dell'ottenimento di dati dalla memoria. Tuttavia, creano ritardi a causa di due problemi principali:

  1. Dipendenza dai dati: Quando un'istruzione ha bisogno del risultato di un'istruzione di caricamento, deve aspettare. Questa attesa porta a blocchi, rallentando l'elaborazione complessiva.

  2. Dipendenza dalle risorse: Le istruzioni di caricamento richiedono risorse hardware. Quando queste risorse sono occupate, causa altre istruzioni ad attendere, portando nuovamente a rallentamenti.

Entrambi i problemi limitano il parallelismo a livello di istruzione (ILP), che è la capacità di eseguire più istruzioni simultaneamente.

Soluzioni precedenti e le loro limitazioni

Diverse soluzioni precedenti miravano a affrontare il problema delle istruzioni di caricamento. Tecniche come la previsione del valore di caricamento (LVP) e la rinominazione della memoria (MRN) cercavano di mitigare la dipendenza dai dati. Esse eseguivano speculativamente le istruzioni, il che significava che indovinavano il valore dei dati che un'istruzione di caricamento avrebbe recuperato. Se erano corrette, le prestazioni miglioravano, ma se sbagliate, causavano ulteriori ritardi.

Il problema chiave con queste tecniche è che richiedevano comunque l'esecuzione dell'istruzione di caricamento per verificare il valore indovinato. Questa esecuzione consumava risorse limitate che avrebbero potuto essere meglio utilizzate per altri compiti.

Introduzione a Constable

Constable è un nuovo approccio che mira a migliorare le prestazioni eliminando del tutto l'esecuzione di alcune istruzioni di caricamento. Invece di eseguire l'istruzione di caricamento ogni volta, Constable identifica le istruzioni di caricamento che ripetutamente recuperano lo stesso valore di dati dallo stesso indirizzo di memoria.

Come funziona Constable?

Il funzionamento di Constable prevede due fasi principali:

  1. Identificazione: Constable monitora continuamente le istruzioni di caricamento per identificare quali recuperano costantemente gli stessi dati dallo stesso indirizzo di memoria. Queste sono denominate "carichi probabili-stabili".

  2. Eliminazione: Una volta che un caricamento è contrassegnato come probabile-stabile, Constable smette di eseguirlo. Invece, tiene traccia dell'ultimo valore recuperato. Se la sorgente di quel valore non cambia, l'istruzione di caricamento non ha bisogno di essere eseguita nuovamente.

Meccanismi chiave

Per implementare Constable, vengono impostate strutture specifiche:

  • Rilevatore di Carico Stabile (SLD): Questo elemento tiene traccia se un caricamento è probabile-stabile memorizzando informazioni sulle esecuzioni precedenti.

  • Tabella di Monitoraggio dei Registri (RMT): Questo componente tiene d'occhio le modifiche ai registri sorgente. Se un registro viene modificato, l'istruzione di caricamento associata non può essere eliminata.

  • Tabella di Monitoraggio degli Indirizzi (AMT): Questa gestisce le modifiche agli indirizzi di memoria per garantire che se una posizione di memoria viene alterata, non elimini l'istruzione di caricamento.

Risultati delle prestazioni

Sono stati condotti ampi test utilizzando vari carichi di lavoro per vedere quanto fosse efficace Constable. I risultati hanno indicato diversi miglioramenti:

  1. Guadagni di prestazioni: L'uso di Constable ha portato a significativi miglioramenti delle prestazioni rispetto ai sistemi tradizionali che eseguono ancora istruzioni di caricamento non necessarie.

  2. Efficienza Energetica: Il consumo energetico è stato notevolmente inferiore quando è stato utilizzato Constable, poiché ha ridotto il numero di esecuzioni di caricamento, risparmiando così energia.

  3. Utilizzo delle risorse: Constable ha diminuito la necessità di risorse hardware legate alle istruzioni di caricamento. Questo ha permesso ad altre istruzioni di procedere senza ritardi non necessari.

Valutazione del carico di lavoro

Le valutazioni hanno incluso una gamma diversificata di compiti:

  • Suite SPEC CPU 2017: Una raccolta di benchmark che copre vari problemi computazionali è stata utilizzata per valutare le prestazioni.

  • Carichi di lavoro Client, Enterprise e Server: Sono stati inclusi diversi tipi di carichi di lavoro per garantire che i risultati fossero applicabili ampiamente a vari scenari di calcolo.

I risultati hanno dimostrato che i benefici di Constable non sono limitati a specifici tipi di carichi di lavoro, ma sono applicabili attraverso diversi domini applicativi.

Carichi Globalmente Stabili

Una scoperta significativa dalla valutazione è stata l'esistenza di carichi globalmente stabili. Queste sono istruzioni di caricamento che recuperano costantemente gli stessi dati. È stato scoperto che una grande percentuale di istruzioni di caricamento rientra in questa categoria, anche dopo ottimizzazioni aggressive del compilatore.

Caratteristiche dei Carichi Globalmente Stabili

  1. Modalità di Indirizzamento: I carichi globalmente stabili possono essere categorizzati in base a come accedono alla memoria, come l'uso di indirizzi relativi o valori specifici dei registri.

  2. Distanza di Inter-esecuzione: Questo si riferisce a quanto sono distanti due istanze della stessa istruzione di caricamento. Alcuni carichi si ripetono rapidamente, mentre altri hanno occorrenze più distanti.

Comprendere queste caratteristiche aiuta a migliorare la capacità di Constable di rilevare ed eliminare esecuzioni non necessarie delle istruzioni.

Importanza dell'eliminazione delle istruzioni di caricamento

Rimuovere l'esecuzione di alcune istruzioni di caricamento porta a molteplici vantaggi:

  1. Aumento del Parallelismo a livello di Istruzione (ILP): Liberando risorse occupate dalle istruzioni di caricamento, più istruzioni possono essere eseguite simultaneamente.

  2. Riduzione della Latency: Rimuovere i ritardi associati alle istruzioni di caricamento porta a tempi di elaborazione complessivi più rapidi.

  3. Maggiore Disponibilità delle Risorse: Con meno risorse consumate dai caricamenti, c'è maggiore disponibilità per altre istruzioni, migliorando ulteriormente l'efficienza.

Conclusione

Constable è una tecnica promettente che affronta le limitazioni delle istruzioni di caricamento nei processori moderni. Eliminando in modo sicuro la necessità di eseguire determinate istruzioni di caricamento, non solo migliora le prestazioni, ma riduce anche significativamente il consumo energetico.

I risultati della ricerca dimostrano che Constable ha il potenziale per servire come un cambiamento fondamentale nel modo in cui i processori gestiscono le istruzioni di caricamento, aprendo la strada a future innovazioni nelle prestazioni hardware e nell'efficienza energetica.

In un panorama in cui la scalabilità hardware diventa sempre più difficile, tecniche come Constable saranno essenziali per mantenere e migliorare le prestazioni dei processori. Le intuizioni e le osservazioni tratte da questo lavoro incoraggiano ulteriori esplorazioni di ottimizzazioni mirate a mitigare le perdite di prestazioni dovute alla dipendenza dalle risorse.

Fonte originale

Titolo: Constable: Improving Performance and Power Efficiency by Safely Eliminating Load Instruction Execution

Estratto: Load instructions often limit instruction-level parallelism (ILP) in modern processors due to data and resource dependences they cause. Prior techniques like Load Value Prediction (LVP) and Memory Renaming (MRN) mitigate load data dependence by predicting the data value of a load instruction. However, they fail to mitigate load resource dependence as the predicted load instruction gets executed nonetheless. Our goal in this work is to improve ILP by mitigating both load data dependence and resource dependence. To this end, we propose a purely-microarchitectural technique called Constable, that safely eliminates the execution of load instructions. Constable dynamically identifies load instructions that have repeatedly fetched the same data from the same load address. We call such loads likely-stable. For every likely-stable load, Constable (1) tracks modifications to its source architectural registers and memory location via lightweight hardware structures, and (2) eliminates the execution of subsequent instances of the load instruction until there is a write to its source register or a store or snoop request to its load address. Our extensive evaluation using a wide variety of 90 workloads shows that Constable improves performance by 5.1% while reducing the core dynamic power consumption by 3.4% on average over a strong baseline system that implements MRN and other dynamic instruction optimizations (e.g., move and zero elimination, constant and branch folding). In presence of 2-way simultaneous multithreading (SMT), Constable's performance improvement increases to 8.8% over the baseline system. When combined with a state-of-the-art load value predictor (EVES), Constable provides an additional 3.7% and 7.8% average performance benefit over the load value predictor alone, in the baseline system without and with 2-way SMT, respectively.

Autori: Rahul Bera, Adithya Ranganathan, Joydeep Rakshit, Sujit Mahto, Anant V. Nori, Jayesh Gaur, Ataberk Olgun, Konstantinos Kanellopoulos, Mohammad Sadrosadati, Sreenivas Subramoney, Onur Mutlu

Ultimo aggiornamento: 2024-06-26 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2406.18786

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.18786

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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