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Melhorando o Desempenho com Constable: Uma Nova Abordagem

O Constable aumenta a eficiência do processador eliminando execuções desnecessárias de instruções de carga.

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Instruções de carregamento em processadores modernos frequentemente diminuem o desempenho porque dependem de dados e recursos. Quando uma instrução de carregamento espera por dados, pode segurar outras instruções, limitando a rapidez com que podem ser executadas. Para resolver isso, métodos anteriores tentaram prever o valor dos dados necessários ou reorganizar como as instruções eram processadas. No entanto, esses métodos ainda exigiam que a instrução de carregamento fosse executada, o que desperdiçava recursos valiosos.

Este artigo apresenta uma técnica chamada Constable. Constable funciona removendo com segurança a execução de instruções de carregamento que provavelmente buscarão os mesmos dados novamente. Ao fazer isso, espera-se tornar o processamento mais rápido e reduzir a energia usada pelo processador.

O Problema com Instruções de Carregamento

Cargas de trabalho modernas dependem fortemente de instruções de carregamento, que são responsáveis por obter dados da memória. No entanto, elas criam atrasos devido a dois principais problemas:

  1. Dependência de Dados: Quando uma instrução precisa do resultado de uma instrução de carregamento, ela deve esperar. Essa espera leva a interrupções, desacelerando o processamento geral.

  2. Dependência de Recursos: Instruções de carregamento requerem recursos de hardware. Quando esses recursos estão ocupados, causa atraso em outras instruções, levando novamente a desacelerações.

Ambos os problemas limitam o paralelismo em nível de instrução (ILP), que é a capacidade de executar várias instruções simultaneamente.

Soluções Anteriores e Suas Limitações

Várias soluções anteriores visavam abordar o problema das instruções de carregamento. Técnicas como Predição de Valor de Carregamento (LVP) e Renomeação de Memória (MRN) buscavam mitigar a dependência de dados. Elas executavam aproveitamento de instruções de forma especulativa, ou seja, adivinhavam o valor dos dados que uma instrução de carregamento buscaria. Se estavam corretas, o desempenho melhorava, mas se erradas, causavam atrasos adicionais.

O problema chave com essas técnicas é que ainda exigiam a execução da instrução de carregamento para verificar o valor adivinhado. Essa execução consumia recursos limitados que poderiam ser melhor utilizados para outras tarefas.

Apresentando o Constable

Constable é uma nova abordagem que visa melhorar o desempenho eliminando a execução de certas instruções de carregamento. Em vez de executar a instrução de carregamento todas as vezes, o Constable identifica instruções de carregamento que buscam repetidamente o mesmo valor de dados do mesmo endereço de memória.

Como o Constable Funciona?

A operação do Constable envolve duas etapas principais:

  1. Identificação: O Constable monitora continuamente as instruções de carregamento para identificar quais buscam consistentemente os mesmos dados do mesmo endereço de memória. Estas são chamadas de cargas "provavelmente estáveis".

  2. Eliminação: Uma vez que uma carga é marcada como provavelmente estável, o Constable para de executá-la. Em vez disso, mantém o controle do último valor buscado. Se a fonte desse valor não mudar, a instrução de carregamento não precisa ser executada novamente.

Mecanismos Chave

Para implementar o Constable, estruturas específicas são configuradas:

  • Detector de Carga Estável (SLD): Este elemento rastreia se uma carga é provavelmente estável armazenando informações sobre execuções anteriores.

  • Tabela de Monitoramento de Registro (RMT): Este componente observa mudanças em registros fonte. Se um registro for modificado, a instrução de carregamento associada não pode ser eliminada.

  • Tabela de Monitoramento de Endereço (AMT): Esta gerencia mudanças em endereços de memória para garantir que, se uma localização de memória for alterada, a instrução de carregamento não seja eliminada.

Resultados de Desempenho

Extensos testes foram realizados usando várias cargas de trabalho para ver quão eficaz é o Constable. Os resultados indicaram várias melhorias:

  1. Ganhos de Desempenho: O uso do Constable levou a melhorias significativas de desempenho em comparação com sistemas tradicionais que ainda executam instruções de carregamento desnecessárias.

  2. Eficiência Energética: O consumo de energia foi notavelmente menor quando o Constable foi utilizado, pois reduziu o número de execuções de carregamento, economizando assim energia.

  3. Utilização de Recursos: O Constable diminuiu a necessidade de recursos de hardware atrelados a instruções de carregamento. Isso permitiu que outras instruções prosseguissem sem atrasos desnecessários.

Avaliação de Carga de Trabalho

As avaliações incluíram uma diversidade de tarefas:

  • Conjunto SPEC CPU 2017: Uma coleção de benchmarks que cobre vários problemas computacionais foi usada para avaliar o desempenho.

  • Cargas de Trabalho de Cliente, Empresarial e Servidor: Diferentes tipos de cargas de trabalho foram incluídos para garantir que os resultados se aplicariam amplamente em vários cenários computacionais.

Os resultados mostraram que os benefícios do Constable não estão limitados a tipos específicos de cargas de trabalho, mas são aplicáveis em diferentes domínios de aplicação.

Cargas Globalmente Estáveis

Uma descoberta significativa da avaliação foi a existência de cargas globalmente estáveis. Estas são instruções de carregamento que buscam consistentemente os mesmos dados. Foi descoberto que uma grande porcentagem de instruções de carregamento se enquadra nessa categoria, mesmo após otimizações agressivas do compilador.

Características das Cargas Globalmente Estáveis

  1. Modos de Endereçamento: Cargas globalmente estáveis podem ser categorizadas pela forma como acessam a memória, como usando endereços relativos ou valores de registro específicos.

  2. Distância de Ocorrência Intermediária: Isso refere-se à distância entre duas instâncias da mesma instrução de carregamento. Algumas cargas se repetem rapidamente, enquanto outras têm ocorrências mais distantes.

Compreender essas características ajuda a melhorar a capacidade do Constable de detectar e eliminar execuções desnecessárias de instruções.

Importância de Eliminar Instruções de Carregamento

Remover a execução de certas instruções de carregamento produz múltiplos benefícios:

  1. Aumento do Paralelismo em Nível de Instrução (ILP): Ao liberar recursos ocupados por instruções de carregamento, mais instruções podem ser executadas simultaneamente.

  2. Redução da Latência: Remover atrasos associados a instruções de carregamento leva a tempos de processamento geral mais rápidos.

  3. Aumento da Disponibilidade de Recursos: Com menos recursos consumidos por cargas, há mais disponibilidade para outras instruções, melhorando ainda mais a eficiência.

Conclusão

O Constable é uma técnica promissora que aborda as limitações das instruções de carregamento em processadores modernos. Ao eliminar com segurança a necessidade de executar certas instruções de carregamento, não apenas melhora o desempenho, mas também reduz significativamente o consumo de energia.

As descobertas da pesquisa demonstram que o Constable tem o potencial de servir como uma mudança fundamental em como os processadores lidam com instruções de carregamento, abrindo caminho para futuras inovações em desempenho de hardware e eficiência energética.

Em um cenário onde a escalabilidade de hardware se torna cada vez mais desafiadora, técnicas como o Constable serão essenciais para manter e melhorar o desempenho do processador. As percepções e observações extraídas deste trabalho incentivam uma exploração adicional de otimizações focadas na mitigação de perdas de desempenho devido à dependência de recursos.

Fonte original

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

Resumo: 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.

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

Última atualização: 2024-06-26 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2406.18786

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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