發(fā)布時(shí)間：2017-11-07 09:24

  本文關(guān)鍵詞：面向安卓應(yīng)用的Cache設(shè)計(jì)空間探索

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【摘要】：隨著微處理器設(shè)計(jì)技術(shù)的不斷發(fā)展,Cache得到廣泛的應(yīng)用,以解決處理器與主存之間性能差距越來(lái)越大的難題。由于安卓應(yīng)用占據(jù)巨大的市場(chǎng)份額,并且有研究表明,安卓應(yīng)用的訪存特性與傳統(tǒng)桌面程序有差異,因此面向安卓應(yīng)用的Cache設(shè)計(jì)空間探索就變得非常重要。本文的主要工作有兩部分,第一部分是建立亂序處理器的Cache解析模型,第二部分是根據(jù)建立的Cache模型探索安卓環(huán)境下的Cache設(shè)計(jì)空間。堆棧距離理論是目前研究Cache模型的重要方法,但是亂序處理器會(huì)對(duì)堆棧距離分布產(chǎn)生影響,導(dǎo)致基于堆棧距離的Cache模型無(wú)法直接應(yīng)用到亂序處理器中。本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)堆棧距離Cache模型,基本思路是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練亂序前的訪存堆棧距離分布與進(jìn)入Cache中的訪存堆棧距離分布之間的映射關(guān)系。模型的輸入為仿存流文件,輸出為Cache缺失率。本文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Cache模型預(yù)測(cè)的Cache缺失率和Gem5全仿真結(jié)果相比,平均誤差在5%左右,相比Gem5全仿真,模型減少仿真時(shí)間約80%。利用建立的Cache模型,結(jié)合CACTI工具,本文進(jìn)行了面向安卓應(yīng)用場(chǎng)景的Cache設(shè)計(jì)空間探索,分析了Cache的容量、組關(guān)聯(lián)度以及Cache行大小對(duì)于Cache的平均訪問(wèn)時(shí)間、功耗和面積的影響。并且找出針對(duì)安卓應(yīng)用,在面積功耗限制下的Cache性能最優(yōu)配置。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP333;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1151812