【摘要】：隨著物聯(lián)網、云計算與網絡輿情分析等應用的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)處理的應用已經成為數(shù)據(jù)中心的核心負載.數(shù)據(jù)中心服務器普遍采用多核處理器,而目錄緩存作為多核處理器結構中維護緩存一致性的關鍵部件,對其結構研究(如稀疏目錄)更多地關注于目錄緩存的容量與可擴展性,更適合處理高性能計算等計算密集型應用.然而,當多核處理器執(zhí)行延遲敏感的大數(shù)據(jù)應用程序時,目錄緩存的高訪存延遲嚴重制約了數(shù)據(jù)中心的服務質量.針對該問題,新型主從目錄緩存結構優(yōu)化了數(shù)據(jù)訪問過程中的一致性協(xié)議通路,其中主目錄區(qū)分共享與私有數(shù)據(jù),管理私有數(shù)據(jù)的訪存操作,降低私有數(shù)據(jù)的訪存延遲,提高了從目錄的容量利用率;從目錄維護共享數(shù)據(jù)的緩存一致性,采用有限位標簽結構,提高了從目錄的存儲效率.實驗在Simics+GEMS模擬平臺上對大數(shù)據(jù)程序測試集Cloudsuite-v1.0進行評估.結果表明在以大數(shù)據(jù)應用程序為主的運行環(huán)境下,與2倍容量的稀疏目錄相比,主從目錄緩存結構降低了24.39%的硬件開銷,降低了28.45%的緩存缺失延時,提升了3.5%的處理器IPC;與緩存內目錄相比,主從目錄結構雖然損失了5.14%的緩存缺失延時與1.1%的處理器IPC,但是降低了42.59%的硬件開銷.
[Abstract]:With the rapid development of Internet of things, cloud computing and network public opinion analysis, the application of big data processing has become the core load of data center. Multi-core processors are widely used in data center servers, and directory cache is the key component of maintaining cache consistency in multi-core processor architecture. Research on its structure (such as sparse directory) pays more attention to the capacity and extensibility of directory cache. More suitable for handling high performance computing and other computing intensive applications. However, when the multi-core processor executes a delay-sensitive big data application, the high memory access delay in the directory cache seriously restricts the quality of service of the data center. To solve this problem, the new master-slave directory cache structure optimizes the conformance protocol path in the process of data access, in which the home directory distinguishes the shared data from the private data, manages the private data access operation, and reduces the access delay of the private data. The capacity utilization of slave directory is improved, the cache consistency of shared data is maintained from directory to directory, and the storage efficiency of slave directory is improved by using finite bit tag structure. The Cloudsuite-v1.0 of big data program test set is evaluated on Simics GEMS simulation platform. The results show that the master-slave directory cache structure reduces the hardware overhead by 24.39% and the delay of cache deletion by 28.45% compared with the sparse directory with 2 times capacity in the big data application environment. Compared with the in-cache directory, the master-slave directory structure lost 5.14% cache deletion delay and 1.1% processor IPCs, but reduced the hardware overhead by 42.59%.
【作者單位】： 高效能服務器和存儲技術國家重點實驗室(浪潮集團有限公司);
【基金】：國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃基金項目(2013AA011701)
【分類號】：TP332

【共引文獻】

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