As the first step toward real-time multi-core computing, this paper presents a novel approach to bounding the worst-case performance for threads running on multi-core processors with shared L2 instruction caches. The idea of our approach is to compute the worst-case instruction access interferences between different threads based on the program control flow information of each thread, which can be statically analyzed. Our experiments indicate that the proposed approach can reasonably estimate the worst-case shared L2 instruction cache misses by considering the inter-thread instruction conflicts. Also, the worst-case execution time (WCET) of applications running on multi-core processors estimated by our approach is much better than the estimation by simply assuming all L2 instruction accesses are misses.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.4
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pp.873-882
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1998
The parallel database machine approach is currently widely and successfully used. There are four major architectures which are used in this approach: shared-nothing architecture, shared-evertying architecture, shared-disk architecture, and hybrid architecture. In this paper, we use an analytical model to evaluate the performance of these database machine architectures. We define an abstract model for each type of database machine design to obtain performance equatons describing the execution times with respect to the hybrid hash join poeration. Using the performance equations, we evaluate the execution times of the various database machine design models.
Different cores typically share the last-level cache in a multi-core processor. Threads running on different cores may interfere with each other. Therefore, the multi-core worst-case execution time (WCET) analyzer must be able to safely and accurately estimate the worst-case inter-thread cache interference. This is not supported by current WCET analysis techniques that manly focus on single thread analysis. This paper presents a novel approach to analyze the worst-case cache interference and bounding the WCET for threads running on multi-core processors with shared L2 instruction caches. We propose to use an interference matrix to model inter-thread interference, on which basis we can calculate the worst-case inter-thread cache interference. Our experiments indicate that the proposed approach can give a worst-case bound less than 1%, as in benchmark fib-call, and an average 16.4% overestimate for threads running on a dual-core processor with shared-L2 cache. Our approach dramatically improves the accuracy of WCET overestimatation by on average 20.0% compared to work.
To enable hard real-time systems to take advantage of multicore processors, it is crucial to obtain the worst-case execution time (WCET) for programs running on multicore processors. However, this is challenging and complicated due to the inter-thread interferences from the shared resources in a multicore processor. Recent research used the combined cache conflict graph (CCCG) to model and compute the worst-case inter-thread interferences on a shared L2 cache in a multicore processor, which is called the CCCG-based approach in this paper. Although it can compute the WCET safely and accurately, its computational complexity is exponential and prohibitive for a large number of cores. In this paper, we propose three counter-based approaches to significantly reduce the complexity of the multicore WCET analysis, while achieving absolute safety with tightness close to the CCCG-based approach. The basic counter-based approach simply counts the worst-case number of cache line blocks mapped to a cache set of a shared L2 cache from all the concurrent threads, and compares it with the associativity of the cache set to compute the worst-case cache behavior. The enhanced counter-based approach uses techniques to enhance the accuracy of calculating the counters. The hybrid counter-based approach combines the enhanced counter-based approach and the CCCG-based approach to further improve the tightness of analysis without significantly increasing the complexity. Our experiments on a 4-core processor indicate that the enhanced counter-based approach overestimates the WCET by 14% on average compared to the CCCG-based approach, while its averaged running time is less than 1/380 that of the CCCG-based approach. The hybrid approach reduces the overestimation to only 2.65%, while its running time is less than 1/150 that of the CCCG-based approach on average.
In this paper, we present a novel approach named a shared library as an active memory object for application software development of large-scale real-time systems. Unlike the general passive shared memory, shared library proposed in this paper can be activated as an execution object. Moreover this is not tightly coupled with application programs unlike the normal libraries. To implement this mechanism, operating system makes the shared memory as an active object and shared library realizes the indirect call structure. This mechanism enhanced the utilization of main memory and communication performance. And this is successfully applied to the HANbit ACE ATM switching system and the TDX-10 switching system.
For real-time systems it is important to obtain the accurate worst-case execution time (WCET). Furthermore, how to improve the WCET of applications that run on multicore processors is both significant and challenging as the WCET can be largely affected by the possible inter-core interferences in shared resources such as the shared L2 cache. In order to solve this problem, we propose an innovative approach that adopts a code positioning method to reduce the inter-core L2 cache interferences between the different real-time threads that adaptively run in a multi-core processor by using different strategies. The worst-case-oriented strategy is designed to decrease the worst-case WCET among these threads to as low as possible. The other two strategies aim at reducing the WCET of each thread to almost equal percentage or amount. Our experiments indicate that the proposed multicore-aware code positioning approaches, not only improve the worst-case performance of the real-time threads but also make good tradeoffs between efficiency and fairness for threads that run on multicore platforms.
The worst-case execution time (WCET) of each real-time task in multicore processors with shared caches can be significantly affected by inter-thread cache interferences. The worst-case inter-thread cache interferences are dependent on how tasks are scheduled to run on different cores. Therefore, there is a circular dependence between real-time task scheduling, the worst-case inter-thread cache interferences, and WCET in multicore processors, which is not the case for single-core processors. To address this challenging problem, we present an offline real-time scheduling approach for multicore processors by considering the worst-case inter-thread interferences on shared L2 caches. Our scheduling approach uses a greedy heuristic to generate safe schedules while minimizing the worst-case inter-thread shared L2 cache interferences and WCET. The experimental results demonstrate that the proposed approach can reduce the utilization of the resulting schedule by about 12% on average compared to the cyclic multicore scheduling approaches in our theoretical model. Our evaluation indicates that the enhanced scheduling approach is more likely to generate feasible and safe schedules with stricter timing constraints in multicore real-time systems.
Do, Xuan Huyen;Ha, Viet Hai;Tran, Van Long;Renault, Eric
ETRI Journal
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v.43
no.5
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pp.825-834
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2021
Based on its simplicity and user-friendly characteristics, OpenMP has become the standard model for programming on shared-memory architectures. Checkpointing-aided parallel execution (CAPE) is an approach that utilizes the discontinuous incremental checkpointing technique (DICKPT) to translate and execute OpenMP programs on distributed-memory architectures automatically. Currently, CAPE implements the OpenMP execution model by utilizing the DICKPT to distribute parallel jobs and their data to slave machines, and then collects the results after executing these distributed jobs. Although this model has been proven to be effective in terms of performance and compatibility with OpenMP on distributed-memory systems, it cannot fully exploit the capabilities of multicore processors. This paper presents a novel execution model for CAPE that utilizes two levels of parallelism. In the proposed model, we add another level of parallelism in the form of multithreaded processes on slave machines with the goal of better exploiting their multicore CPUs. Initial experimental results presented near the end of this paper demonstrate that this model provides significantly enhanced CAPE performance.
Bounding the worst-case DRAM performance for a real-time application is a challenging problem that is critical for computing worst-case execution time (WCET), especially for multicore processors, where the DRAM memory is usually shared by all of the cores. Typically, DRAM commands from consecutive DRAM accesses can be pipelined on DRAM devices according to the spatial locality of the data fetched by them. By considering the effect of DRAM command pipelining, we propose a basic approach to bounding the worst-case DRAM performance. An enhanced approach is proposed to reduce the overestimation from the invalid DRAM access sequences by checking the timing order of the co-running applications on a dual-core processor. Compared with the conservative approach, which assumes that no DRAM command pipelining exists, our experimental results show that the basic approach can bound the WCET more tightly, by 15.73% on average. The experimental results also indicate that the enhanced approach can further improve the tightness of WCET by 4.23% on average as compared to the basic approach.
Web service mashup bacomes one of the important web application development methods. This paper considers a client based mashup, where a page interfaces many service methods asynchronously. Browser systems execute callbacks when the corresponding reply arrives, possibly concurrent to user interface actions. In this case, callbacks and user interface actions share data memory and screen. Moreover, when the user is able to send another request before the previous ones have replied, the shared resource problem becomes more complicated. In order to solve the multiple requests problem, our contributions are as follows. First, we modeled a mashup page with user actions and callbacks, and we presented several types of callbacks. Secondly, concurrency condition is defined between callbacks and user actions in terms of shared resources, and the test method is presented. Also, we proposed the serialization approach to guarantee the safe execution of callbacks. Finally, we applied the proposed concurrency condition on XForms language and extended the XForms browser to implement the proposed approach. The prototype implementation showed that the proposed approach helps enhancing user experience on mashup pages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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