論文の概要: Hermes: Accelerating Long-Latency Load Requests via Perceptron-Based Off-Chip Load Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00188v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 02:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:21:16.945580
• Title: Hermes: Accelerating Long-Latency Load Requests via Perceptron-Based Off-Chip Load Prediction
• Title（参考訳）: Hermes: パーセプトロンベースのオフチップ負荷予測による長時間負荷要求の高速化
• Authors: Rahul Bera, Konstantinos Kanellopoulos, Shankar Balachandran, David Novo, Ataberk Olgun, Mohammad Sadrosadati, Onur Mutlu
• Abstract要約: オフチップ負荷要求を高速化するHermesと呼ばれる新しい手法を提案する。 Hermesは、どのロードリクエストがオフチップになるかを正確に予測し、予測されたオフチップロードに必要なデータを投機的にフェッチする。 Hermesは最先端のベースラインのパフォーマンスを大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80732571873339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-latency load requests continue to limit the performance of high-performance processors. To increase the latency tolerance of a processor, architects have primarily relied on two key techniques: sophisticated data prefetchers and large on-chip caches. In this work, we show that: 1) even a sophisticated state-of-the-art prefetcher can only predict half of the off-chip load requests on average across a wide range of workloads, and 2) due to the increasing size and complexity of on-chip caches, a large fraction of the latency of an off-chip load request is spent accessing the on-chip cache hierarchy. The goal of this work is to accelerate off-chip load requests by removing the on-chip cache access latency from their critical path. To this end, we propose a new technique called Hermes, whose key idea is to: 1) accurately predict which load requests might go off-chip, and 2) speculatively fetch the data required by the predicted off-chip loads directly from the main memory, while also concurrently accessing the cache hierarchy for such loads. To enable Hermes, we develop a new lightweight, perceptron-based off-chip load prediction technique that learns to identify off-chip load requests using multiple program features (e.g., sequence of program counters). For every load request, the predictor observes a set of program features to predict whether or not the load would go off-chip. If the load is predicted to go off-chip, Hermes issues a speculative request directly to the memory controller once the load's physical address is generated. If the prediction is correct, the load eventually misses the cache hierarchy and waits for the ongoing speculative request to finish, thus hiding the on-chip cache hierarchy access latency from the critical path of the off-chip load. Our evaluation shows that Hermes significantly improves performance of a state-of-the-art baseline. We open-source Hermes.
• Abstract（参考訳）: 長時間の遅延負荷要求は高性能プロセッサの性能を制限し続ける。 プロセッサのレイテンシ耐性を高めるため、アーキテクトは主に2つの重要な技術、洗練されたデータプリフェッチと大きなオンチップキャッシュに頼っている。 この研究で、私たちは次のように示します。 1)最先端のプリフェッチャーでさえ、さまざまなワークロードで平均でオフチップのロード要求の半分しか予測できない。 2) オンチップキャッシュのサイズと複雑さの増大により,オフチップ負荷要求のレイテンシの大部分がオンチップキャッシュ階層へのアクセスに費やされている。 この作業の目標は、オンチップのキャッシュアクセス遅延をクリティカルパスから削除することで、オフチップのロード要求を高速化することである。 この目的のために、我々はHermesと呼ばれる新しい手法を提案している。 1)どの負荷要求がオフチップになるかを正確に予測し、 2) 予測したオフチップロードに必要なデータをメインメモリから直接フェッチすると同時に,キャッシュ階層にも同時にアクセスする。 ヘルメスを実現するために,複数のプログラム機能(プログラムカウンタのシーケンスなど)を用いて,オフチップ負荷要求を識別することを学ぶための,新しい軽量なパーセプトロンベースのオフチップ負荷予測手法を開発した。 ロード要求毎に、予測者は一連のプログラム機能を観察し、負荷がオフチップになるかどうかを予測する。 負荷がオフチップになると予測された場合、Hermesは負荷の物理アドレスが生成されると、メモリコントローラに直接投機要求を発行する。 予測が正しければ、最終的に負荷はキャッシュ階層を逃し、進行中の投機的要求が終了するのを待つため、オンチップキャッシュ階層アクセスレイテンシはオフチップロードのクリティカルパスから隠される。 評価の結果,hermesは最先端のベースラインの性能を大幅に向上させた。 Hermesをオープンソースにしています。

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