본 논문은 다중코어의 성능을 평가하고 분석하기 위해 TILE-Gx36(Gx36) 다중코어 프로세서를 사례로 연구하였다. Gx36의 성능 평가는 비교적 최신 병렬 벤치마크인 PARSEC을 이용하였고, 성능 분석을 돕기 위한 비교 시스템으로 인텔의 Core i7 (i7)과 Atom을 사용하였다. 실험결과 2의 제곱으로 동시에 수행 가능한 스레드를 발생시켰을 때, Gx36은 i7보다 평균 2.73배 낮은 성능을 보였으며, Atom보다는 평균 1.93배 높은 성능을 보였다. Gx36은 비교 프로세서보다 상대적으로 큰 Last-Level Cache(LLC)를 갖고 있음에도 불구하고, 가장 많은 LLC miss를 발생시켰다. 이는 Gx36이 기대치 이하의 성능을 보이는 주된 이유로 판단되며, DDC가 일반적 고성능 컴퓨팅을 위한 캐시구조로 적절하지 않음을 보여준다. 다중코어 시스템의 실측을 통한 성능평가는 향후 다중코어 구조개선 및 올바른 방향 설정을 위한 객관적인 자료를 제공한다.
캐쉬 교체 기법은 캐쉬 미스를 감소시키기 위해서 개발되었다. 마이크로프로세서와 주기억장치의 속도 차이를 해결하기 위해서는 캐쉬 교체 기법의 성능이 중요하다. 일반적인 캐쉬 교체 기법으로는 LRU 기법이 있으며 대부분의 마이크로프로세서에서 캐쉬 교체 기법으로 LRU 기법을 사용한다. 그러나, 최근의 연구에 따르면 LRU 기법과 최적 교체(OPT) 기법 간의 성능 차이는 매우 크다. LRU 기법의 성능은 많은 연구를 통해서 검증되었지만, 캐쉬 사상방식이 높아질수록 LRU 기법과 OPT 기법의 성능 차이는 증가한다. 본 논문에서는 기존의 LRU 기법을 활용하여 캐쉬 성능을 향상시키는 캐쉬 교체 기법을 제안하였다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 캐쉬 블록의 접근율에 따라 교체 대상을 선정하여 캐쉬 블록을 교체시킨다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 512KB L2 캐쉬에서 기존의 LRU 기법과 비교하여 평균 15%의 미스율을 감소시켰고, 프로세서 성능은 4.7% 향상됨을 알 수 있다.
컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 다양한 구조적 설계 기법들이 제안되고 있는데 그중에서도 CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서가 많은 관심을 받고 있다. CPU-GPU 융합형 이종 멀티코어 프로세서는 단일 칩에 CPU와 GPU를 집적하기 때문에 일반적으로 CPU와 GPU가 Last Level Cache(LLC)를 공유하게 된다. LLC 공유는 CPU와 GPU 코어 사이에 심각한 캐쉬 경합이 발생하는 경우 각각의 코어 활용도가 저하되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU 사이의 캐쉬 경합 문제를 해결하기 위해 단일 LLC를 CPU와 GPU 각각의 공간으로 분할하고, 분할된 공간의 크기 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 모의실험 결과에 따르면, CPU는 사용하는 LLC 크기가 커질수록 성능이 최대 21%까지 향상되지만 GPU는 사용하는 LLC 크기가 커져도 큰 성능변화를 보이지 않는다. 즉, GPU는 LLC 크기가 감소하더라도 CPU에 비하여 성능이 적게 하락함을 알 수 있다. GPU에서의 LLC 크기 감소에 의한 성능하락이 CPU에서의 LLC 크기 증가에 따른 성능향상보다 훨씬 작기 때문에 실험결과를 기반으로 각각의 코어에 LLC를 분할하여 할당한다면 전체적인 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 분석을 통해 향후 각 코어의 성능을 최대한 높일 수 있는 메모리 관리기법을 개발한다면 이종 멀티코어 프로세서의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.
디스크나 이더넷과 같은 I/O 장치로부터 발생하는 I/O 트래픽은, 여러 개의 노드를 가진 NUMA 시스템의 공유 LLC에 캐시 오염을 일으켜 캐시 라인이 재사용되는 것을 방해한다. 이러한 태스크는 캐시를 효율적으로 이용할 수 있는 메모리 집중적인 태스크들과 따로 분리하여 다룰 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 캐시 오염을 발생시키는 태스크들을 해당 태스크의 I/O 트래픽을 이용하여 실시간으로 감시하고 분류하는 기법을 제안한다. 또한 대량의 I/O 트래픽을 일으키는 태스크의 특성을 알아본다. 이를 통해, NUMA 시스템 환경에서 각 노드의 공유 LLC를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 운영체제 스케줄링 기법을 연구하기 위한 토대를 마련하였다.
현대의 컴퓨터 시스템에서는 동적 전압/주파수 조정(DVFS: Dynamic Voltage/Frequency Scaling) 기법을 이용하여 성능과 전력 소모의 균형을 이루도록 한다. DVFS 정책의 유용성은 높아진 주파수에 따른 소모 전력에 대한 성능 향상 정도에 달려있다. 특히 메모리 I/O가 많은 응용의 경우 CPU 주파수 상승에 비례하여 성능이 향상되지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 메모리 접근 빈도에 기반하여 CPU 주파수 조정의 상한을 결정하도록 하였다. 명령어 당 메모리 접근(최종 수준 캐시 미스) 빈도에 따라 CPU 주파수 상향으로 인한 성능 향상이 제한되는 것을 실험으로 확인하고, 성능 향상의 이득이 작아지는 CPU 주파수를 제시하도록 한다. 본 논문의 기법을 적용한 실험 결과는 메모리 접근 빈도가 높은 응용에 대하여 30% 이상의 에너지 효율 상승이 있음을 보인다.
본 논문에서는 HPC 시스템의 에너지 효율을 향상시키기 위해 Event-driven Uncore Frequency Scaler (eUFS)라는 새로운 전력관리 메커니즘을 제안한다. eUFS는 LAPI (LLC accesses Per Instructions) 및 CPI (Clock Cycles Per Instruction)와 같은 하드웨어 이벤트를 활용하여 언코어 주파수를 동적으로 조정한다. 기준 시간을 주기로 해당 하드웨어 이벤트를 취합하고, 취합한 이벤트와 이전 언코어 주파수를 이용해 목표 언코어 주파수를 결정한다. NPB 벤치마크를 사용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 UFS 메커니즘은 C/D class NPB 벤치마크에 대해 평균 6%의 에너지 소비를 감소시키는 것으로 확인되었고 실행시간 증가는 평균 2% 수준인 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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