Microsoft PowerPoint - ARC-SWoPP2011OkaSlides.pptx

データ値の局所性を利用した

デ タ値の局所性を利用した

ライン共有キャッシュの提案

ライ 共有キャッシ

提案

九州大学大学院

○岡 慶太郎

福本 尚人

井上 弘士

村上 和彰

キャッシュメモリの大容量化

キャッシュメモリの大容量化

プ

が主流

• マルチコア・プロセッサが主流

• メモリウォール問題の深刻化

– メモリアクセス要求増加

–

IOピンの制限

→大容量のLL(Last Level)キャッシュを搭載

8MBの L3キャッシュを搭載 2 * http://www.atmarkit.co.jp/fsys/zunouhoudan/102zunou/corei7.html

Core i7のチップ写真*

キャッシュメモリの大容量化の問題点

キャッシュメモリの大容量化の問題点

ク消費電力増加

• リーク消費電力増加

– 容量

1MB→8MBで8倍*

• アクセスレイテンシ増加

– 容量1MB→8MBで2.1倍*

大幅な面積増加を伴わず，

積増

オフチップメモリアクセス回数を削減する手法が必要

3

* CACTIによりブロックサイズ64B,連想度8で実験した結果

目次

目次

究背景

• 研究背景

• 着目点：データ値の局所性

着目点：デ タ値の局所性

• ライン共有キャッシュ

• 評価

– ミス率，面積，L1ミスペナルティ

ミス率，面積，L1ミス ナルティ

• まとめ

後

• 今後の課題

4

従来型キャッシュメモリは

容量を無駄遣い！？

•

従来型キャッシュメモリのキャッシング方法

– 参照アドレスに基づいてブロックの格納場所を決定

•

データ値の局所性が高い

データ値の局所性：メモリアドレスが異なる多数のデータが同一の値を有する性質

•

仮説

•

仮説

– キャッシュ内に同一データ値を有するブロックが多数存在 LLキャッシュメモリ タグ ライン 001 000 LLキャッシュメモリ インデックス ブロックの格納場所 インデックス タグ 0100 001 参照アドレス 0100 A ブロック： 001 010 011 100 書込みブロック A A 0100 001 _{0100 A} ック キャッシュのレベル間で 取り交わすデータ データ値： 101 110 111 _BB 5 データ値： ブロックのデータの値

従来型キャッシュメモリは

容量を無駄遣い！？

•

従来型キャッシュメモリのキャッシング方法

– 参照アドレスに基づいてブロックの格納場所を決定

•

データ値の局所性が高い

データ値の局所性：メモリアドレスが異なる多数のデータが同一の値を有する性質

•

仮説

LLキャッシュメモリ

•

仮説

– キャッシュ内に同一データ値を有するブロックが多数存在 タグ ライン 001 000 LLキャッシュメモリ インデックス ブロックの格納場所 インデックス タグ 0000 101 参照アドレス 0100 A ブロック： 001 010 011 100 書込みブロック A A 0000 101 _{0100 A} データ値： ック キャッシュのレベル間で 取り交わすデータ B B 101 110 111 6 データ値： ブロックのデータの値 0000 A

従来型キャッシュメモリにおける

データ値の局所性分析

キャッシュメモリ内のデータ値の局所性を平均圧縮率を用いて分析

n:ブロック置き換え回数

キャッシュメモリ内のデータ値の局所性を平均圧縮率を用いて分析

ブ ズ 平均圧縮率が低い程，キャッシュメモリ内のデータ値の局所性が高い

0.6

0.8

64B

32B

16B

8B

圧 縮率 キャッシュメモリ B A A キャッシュ容量:1MB ブロックサイズ

0

0.2

0.4

平均 圧 _AA C C B B

多くのプログラムでキャッシュメモリ内のデータ値の局所性が高い

7

研究概要

研究概要

着

点

• 着目点

– キャッシュメモリ内に同一値を有するデータが多く存在

キャッシ

リ内 同 値を有するデ タ

多く存在

• 研究目的

キ

シ メモリの面積を大きく増加することなく

–

LLキャッシュメモリの面積を大きく増加することなく

LLキャッシュミス率を削減

• 提案手法

– 同一データ値を有するラインを共有し 容量を効率的

同

デ タ値を有するラインを共有し，容量を効率的

に利用

同容量の従来型キャッシュと比較し 最大でミス率を

– 同容量の従来型キャッシュと比較し，最大でミス率を

18ポイント削減可能

8

目次

目次

究背景

• 研究背景

• 着目点：データ値の局所性

着目点：デ タ値の局所性

• ライン共有キャッシュ

• 評価

– ミス率，面積，L1ミスペナルティ

ミス率，面積，L1ミス ナルティ

• まとめ

後

• 今後の課題

ライン共有キャッシュの概念

LSC(Li

Sh i

C h )

LSC(Line Sharing Cache)

従来型キャッシュ ライン共有キャッシュ タグアレイ データアレイ タグアレイ データアレイ 参照アドレスに基づきブロックを 格納するラインを決定 同一データ値を有するブロックを 格納するラインを1箇所に限定 タグアレイ デ タアレイ タグアレイ Ａ デ タアレイ A … … Ａ Ａ … A Ａ タグの エントリ数増加

従来型キャッシュに比べ，より多くのデータ値を

キャッシュメモリに格納可能

10

解決すべき課題その1

～如何にしてタグとラインを紐付けるか?～

• タグに対応するラインを特定する必要あり

タグに対応するラインを特定する必要あり

• 問題点：各タグに対応するラインを特定不可能

• 解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

データアレイ ライン タグ タグアレイ

解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

?

ライン 0100 タグ

?

1111111111 0110 … 各タグは対応するラインを 特定できない

解決すべき課題その1

～如何にしてタグとラインを紐付けるか?～

• タグに対応するラインを特定する必要あり

タグに対応するラインを特定する必要あり

• 問題点：各タグに対応するラインを特定不可能

• 解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

データアレイ ライン 行番号 タグ タグアレイ

解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

ライン 000 001 010 行番号 0100 タグ

?

11111 11111 011 100 101 110 0110 …

?

110 111 12 各タグは対応するラインを 特定できない

解決すべき課題その1

～如何にしてタグとラインを紐付けるか?～

• タグに対応するラインを特定する必要あり

タグに対応するラインを特定する必要あり

• 問題点：各タグに対応するラインを特定不可能

• 解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

解決策：行番号によるラインの区別と各タグに行ポインタ配置

タグ・ポインタアレイ タグ 行ポインタ データアレイ ライン 行番号 タグアレイ 0100 タグ 行ポインタ 100 ライン 000 001 010 行番号 0110 … … 100 11111 11111 011 100 101 110 110 111

解決すべき課題その2

～如何にして効率の良いデータ検索を実現するか?～

書込み動作 デ タ

イ

全 イ を探索する必要あり

• 書込み動作：データアレイの全ラインを探索する必要あり

• 問題点：検索コストが大

解決策 デ

値を

グ

• 解決策：データ値を用いたハッシング

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 000 001 デ タアレイ 行番号 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 グ 参照アドレス 書き込 ライン 001 010 011 100 1111111111 0100 … … 0001 0010 0011 インデックス タグ 0100 0001

=

みデ ー タ 101 110 111 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 11111 11111 一致 タ 値の 検 索 1111 1110 1101 索 14

解決すべき課題その2

～如何にして効率の良いデータ検索を実現するか?～

書込み動作 デ タ

イ

全 イ を探索する必要あり

• 書込み動作：データアレイの全ラインを探索する必要あり

• 問題点：検索コストが大

解決策 デ

値を

グ

• 解決策：データ値を用いたハッシング

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 グ 参照アドレス 000 001 デ タアレイ 行番号 書き込 ライン 0100 … … 0001 0010 0011 インデックス タグ 0100 0001 001 010 011 100 1111111111 みデ ー タ 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 11111 11111 101 110 111 タ 値の 検 索 11111 11111 行番号 のサイズ 15 1111 1110 1101 行番号とデータ値の下位3ビット を対応付けてブロックを配置 索

解決すべき課題その2

～如何にして効率の良いデータ検索を実現するか?～

書込み動作 デ タ

イ

全 イ を探索する必要あり

• 書込み動作：データアレイの全ラインを探索する必要あり

• 問題点：検索コストが大

解決策 デ

値を

グ

• 解決策：データ値を用いたハッシング

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 グ 参照アドレス 000 001 デ タアレイ 行番号 書き込 ライン 0100 … … 0001 0010 0011 インデックス タグ 0100 0001

=

001 010 011 100 みデ ー タ 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 11111 11111 一致 101 110 111 タ 値の 検 索 11111 11111 行番号のサイズ 16 1111 1110 1101 書込みデータ値の下位3ビット に対応する行番号にアクセス 索 書込みデータ値がラインに存在 (データ値ヒット)

解決すべき課題その2

～如何にして効率の良いデータ検索を実現するか?～

書込み動作 デ タ

イ

全 イ を探索する必要あり

• 書込み動作：データアレイの全ラインを探索する必要あり

• 問題点：検索コストが大

解決策 デ

値を

グ

• 解決策：データ値を用いたハッシング

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 グ 参照アドレス 111 000 001 デ タアレイ ライン 行番号を行ポインタに 0100 … … 0001 0010 0011 インデックス タグ 0100 0001 111 001 010 011 100 書込み 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 11111 11111 101 110 111 1111111111 行番号のサイズ 17 1111 1110 1101 書込みデータ値がラインに存在 (データ値ヒット) 書込みデータ値の下位3ビット に対応する行番号にアクセス

解決すべき課題その3

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 000 001 ライン 参照アドレス 行番号 0100 … … 0001 0010 0011 010₀₁₁ 100 101 index tag 0100 0001

=

0110 111 1101 1100 1011 1001 101 110 111 書込みブロック 00111 00111 一致 11111 11111 1111 1110 1101 18

解決すべき課題その3

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 参照アドレス 000 001 ライン 行番号 0100 … … 0001 0010 0011 index tag 0100 0001 010 011 100 101 ブロックの追出し が必要 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 00111 00111 101 110 111 が必要 11111 11111 行番号のサイズ 1111 1110 1101 書込みデータ値の下位3ビット に対応する行番号にアクセス 書込みデータ値がラインに非存在 (データ値ミス) 19

解決すべき課題その3

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

データアレイ タグ・ポインタアレイ 参照アドレス 000 001 ライン 行番号 タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 index tag 0100 0001 010 011 100 101 0100 … … 0001 0010 0011 書込みブロック 00111 00111 101 110 111 1111111111 0110 111 1101 1100 1011 1001 1111 1110 1101 20

解決すべき課題その3

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

データアレイ タグ・ポインタアレイ 参照アドレス 00 01 行番号 ライン ライン タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 index tag 0100 0001 10 11 1111111111 0100 … … 0001 0010 0011 書込みブロック 00111 00111 0110 111 1101 1100 1011 1001 各行番号に複数のラインを対応付け 1111 1110 1101

解決すべき課題その3

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

タグ・ポインタアレイ データアレイ タグ ポインタアレイ 0100 タグ インデックス 行ポインタ 0000 0001 参照アドレス 00 01 ライン 行番号 ライン 0100 … … 0001 0010 0011 index tag 0100 0001 10 11 1111111111 列番号 列番号 0110 111 1101 1100 1011 1001 書込みブロック 00111 00111 列番号0 列番号1 行番号 列番号により 1111 1110 1101 行番号，列番号により ラインを区別 22

解決すべき課題その3

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ 参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ライン 行番号 ライン 行ポインタ タグ インデックス 0000 0001 ₀₁₀₀ index tag 0100 0001 10 11 1111111111 列番号 列番号 … 0001 0010 0011 0100 … … 書込みブロック 00111 00111 列番号0 列番号1 1 1101 1100 1011 1001 0110 11 列番号を格納するために 列ポインタの導入 1111 1110 1101 _{列ポインタの導入}

解決すべき課題その3

～如何にしてデータアレイでの書込み競合を回避するか?～

デ タ

イ 各行番号に

イ を対応付け

• データアレイ：各行番号に

1ラインを対応付け

• 問題点：ブロックの追出しが頻発

解決策 デ

水

割

ポ

導

• 解決策：データアレイの水平分割と列ポインタの導入

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ 0100 インデックス 0000 0001 参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ライン 行番号 ライン タグ 行ポインタ 0100 … … 0001 0010 0011 index tag 0100 0001 10 11 1111111111 列番号 列番号

=

00111 00111 … 0110 11 1 1101 1100 1011 1001 _一致 書込みブロック 00111 00111 列番号0 列番号1 ブロックを追い出すことなく 書込み データ値ミス 行番号のサイズ 1111 1110 1101 書込みデータ値の下位2ビット に対応する行番号にアクセス 書込み 24

読み出し動作

読み出し動作

読出し要求発行後の動作

1 インデ クスアクセス

1. インデックスアクセス

2. タグ比較

ポインタ読出し

3. ポインタ読出し

4. ブロック読出し

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ 参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ₁₁₁₀₁ ライン 行番号 0100 タグ インデックス 01 行ポインタ 0000 0001 ₀ ライン index tag 0100 0001 10 11 列番号 列番号 0100 … 01 … 0001 0010 0011 0 … 列番号0 列番号1 0110 11 1101 1100 1011 1001 1 1111 1110 1101

読み出し動作

読み出し動作

読出し要求発行後の動作

1 インデ クスアクセス

1. インデックスアクセス

2. タグ比較

ポインタ読出し

3. ポインタ読出し

4. ブロック読出し

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ 参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ₁₁₁₀₁ ライン 行番号 0100 タグ インデックス 01 行ポインタ 0000 0001 ₀ ライン index tag 0100 0001 10 11 列番号 列番号 0100 … 01 … 0001 0010 0011 0 …

=

列番号0 列番号1 0110 11 1101 1100 1011 1001 1 _一致 1111 1110 1101 26

読み出し動作

読み出し動作

読出し要求発行後の動作

1 インデ クスアクセス

同時に動作可能

1. インデックスアクセス

2. タグ比較

ポインタ読出し

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ

同時に動作可能

3. ポインタ読出し

4. ブロック読出し

参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ₁₁₁₀₁ ライン 行番号 0100 タグ インデックス 01 行ポインタ 0000 0001 ₀ ライン index tag 0100 0001 10 11 列番号 列番号 0100 … 01 … 0001 0010 0011 0 … 列番号0 列番号1 0110 11 1101 1100 1011 1001 1 1111 1110 1101 01 0

読み出し動作

読み出し動作

読出し要求発行後の動作

1 インデ クスアクセス

同時に動作可能

1. インデックスアクセス

2. タグ比較

ポインタ読出し

タグ・ポインタアレイ データアレイ 列ポインタ

同時に動作可能

3. ポインタ読出し

4. ブロック読出し

参照アドレス タグ ポインタアレイ 00 01 ₁₁₁₀₁ ライン 行番号 0100 タグ インデックス 01 行ポインタ 0000 0001 ₀ ライン index tag 0100 0001 10 11 列番号 列番号 0100 … 01 … 0001 0010 0011 0 … 列番号0 列番号1 0110 11 1101 1100 1011 1001 1 1111 1110 1101 01 0 _1110111101 28

従来型キャッシュVSライン共有キャッシュ

従来型キャッシュVSライン共有キャッシュ

LSCの従来型キャッ

シュに対する違い

理由

ミス率

減少

データアレイ容量を有効利用

読出し

イテ シ

変化なし

タグとポインタを同時に読み出し

レイテンシ

変化なし

タグとポインタを同時に読み出し

書込み

レイテンシ

増加

•

書込みデータ値の探索

•

追出しの動作が複雑化

レイテンシ

追出しの動作が複雑化

データアレイ

に対する

書込み回数

減少

データ値ヒットの場合データアレイ

に対する書込みを行わない

書込み回数

に対する書込みを行わない

目次

目次

究背景

• 研究背景

• データ値の局所性

デ タ値の局所性

• ライン共有キャッシュ

• 評価

– ミス率，面積，L1ミスペナルティ

ミス率，面積，L1ミス ナルティ

• まとめ

後

• 今後の課題

30

評価指標と求め方

評価指標と求め方

• 面積

– 実装に必要なSRAMビット数で評価

L1ミスペナルティ

•

L1ミスペナルティ

– モデルにより評価

• L2アクセスレインテンシ→キャッシュメモリシミュレータCACTI

キ

シ ミ 率

• キャッシュミス率

– 従来型キャッシュのミス率と平均圧縮率からの見積もりにより評価

• 従来型キャッシュのミス率→マルチコアシミュレータM5 平均圧縮率 LSCのミス率の評価方法 L2アクセス トレース _圧縮率 平均圧縮率 splash2 M5によるシミュ 容量 平均 圧 従来型キャッシュ のL2ミス率 ベンチマーク・ プログラム splash2 よるシ レーション ス 率 のL2ミス率

LSCのミス

率に換算

ミ ス 容量

率に換算

評価方法

評価方法

•

面積：ミス率を従来型キャッシュ8MBにおける値に固定

•

ミス率：データアレイ容量を1MBに固定

•

L1ミスペナルティ：データアレイ容量を1MBに固定

従来型 キャッシュ ュ ミス率 シ ュミス率 従来型キャッシュのミス率 従来型キャッシュ キャッシュ LSC 2 キャッシ ュ L2 キャッ シ 必要ビット数 LSCのミス率 LSC L2 L2キャッシュサイズ 8MB LSCの容量 必要ビット数 面積の比較 ミス率およびL1ミスペナルティの比較 データメモリ:1MBデータメモリ:1MB 面積の比較 ミ 率および ミ ナルティの比較 コア数 8 M5の評価環境 32 L1キャッシュ サイズ：32KB,連想度:2,ブロックサイズ:64B L2キャッシュ 連想度：8ブロックサイズ:64B

キャッシュミス率一定とした場合の

面積削減効果

面積削減効果

ブロックサイズ64B,従来型キャッシュ容量8MB

データアレイ容量 ポインタアレイ容量 タグ容量

0.21

0.69

0.43

0.48

0.86

0.55

圧縮率 10 12 [MB] デ タアレイ容量 ポインタアレイ容量 タグ容量 52%面積削減 4 6 8 モ リ容量 [ 0 2

base LSC base LSC base LSC base LSC base LSC base LSC

必要メ

モ

base LSC base LSC base LSC base LSC base LSC base LSC Cholesky Barnes FFT FMM LUCon OceanCon

ベンチマーク・プログラム

データアレイ容量を一定とした場合の

ミス率削減効果

ブロックサイズ64B，データアレイ容量1MB

0 8

0.9

1

率

base

LSC

18ポイント 0 8

0.5

0.6

0.7

0.8

シ

ュミス

率

_圧縮率 18ポイント_削減 0.21 0 4 0.6 0.8 シ ュミス率

0 1

0.2

0.3

0.4

0.5

キャッ

シ

ミス率を大幅に 削減できない0.2 0.4 L2 キャッ シ

0

0.1

容量を増加するとミス率がすぐに飽和 0 L2キャッシュ容量[MB] 1 8 16 32 容量を増加した場合 ミス率の減少幅小

ベンチマ ク プログラム

容量を増加するとミス率がすぐに飽和 容量を増加した場合，ミス率の減少幅小

すべてのプログラムでミス率を削減

ベンチマーク・プログラム

34

データアレイ容量を一定とした場合の

ミス率削減効果

ブロックサイズ64B，データアレイ容量1MB

0 8

0.9

1

率

base

LSC

圧縮率 0 55 0.8 率

0.5

0.6

0.7

0.8

シ

ュミス

率

0.55 ミス率を18ポイント削減 0.4 0.6 シ ュミス 率

0 1

0.2

0.3

0.4

0.5

キャッ

シ

ミス率を18ポイント削減 0 0.2 L2 キャッ シ 1 8 16 32

0

0.1

L2キャッシュ容量[MB] 容量を増加する場合，ミス率の減少幅大 1 8 16 32

ベンチマ ク プログラム

容量を増加する場合， 率 減少幅大

すべてのプログラムでミス率を削減

ベンチマーク・プログラム

35

データアレイ容量一定とした場合の

ミ ペナ

削減効果

L1ミスペナルティ削減効果

従来型キャッシ のL1ミスペナルティで正規化

ブロックサイズ64B，データアレイ容量1MB

1

1.2

ィ比

従来型キャッシュのL1ミスペナルティで正規化

30% L1ミスペナル ティ30%削減

0 4

0.6

0.8

1

ペ

ナルテ

0

0.2

0.4

L1

ミス

ペ

ベンチマーク・プログラム

アクセス時間を考慮した場合でも

アクセス時間を考慮した場合でも

L1ミスペナルティを大幅に削減

36

まとめ

まとめ

• データ値の局所性を利用したライン共有キャッ

シュを提案

シュを提案

– ミス率一定条件において

積

大

削減

• 面積：最大

52%削減

– 容量一定条件において

• ミス率：最大

18ポイント削減

•

L1ミスペナルティ：最大30%削減

• ライン共有キャッシュの有効性を確認

今後の課題

今後の課題

有キ

詳細な評価

• ライン共有キャッシュの詳細な評価

– キャッシュミス率

キャッシ

率

– アクセスレイテンシ

アクセスあたりの消費電力

– アクセスあたりの消費電力

• ライン共有キャッシュの適用範囲を拡張

–

LSCはデータアレイへの書込み回数を削減

→不揮発性メモリに利用

• 既存研究との比較

38

ご清聴ありがとうございました

ご清聴ありがとうございました