論文の概要: Evolutionary Design of the Memory Subsystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16074v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 10:45:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 16:11:04.936236
- Title: Evolutionary Design of the Memory Subsystem
- Title（参考訳）: メモリサブシステムの進化的設計
- Authors: Josefa D\'iaz \'Alvarez, Jos\'e L. Risco-Mart\'in and J. Manuel
Colmenar
- Abstract要約: 本稿では,メモリサブシステム全体の最適化を,単一の方法論として統合した3つのアプローチで解決する。
そこで本研究では,メモリシミュレータとプロファイリングツールを組み合わせた進化的アルゴリズムを提案する。
また、我々の提案をよく知られたベンチマークアプリケーションを用いて評価する実験的な経験も提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.378428291297535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The memory hierarchy has a high impact on the performance and power
consumption in the system. Moreover, current embedded systems, included in
mobile devices, are specifically designed to run multimedia applications, which
are memory intensive. This increases the pressure on the memory subsystem and
affects the performance and energy consumption. In this regard, the thermal
problems, performance degradation and high energy consumption, can cause
irreversible damage to the devices. We address the optimization of the whole
memory subsystem with three approaches integrated as a single methodology.
Firstly, the thermal impact of register file is analyzed and optimized.
Secondly, the cache memory is addressed by optimizing cache configuration
according to running applications and improving both performance and power
consumption. Finally, we simplify the design and evaluation process of
general-purpose and customized dynamic memory manager, in the main memory. To
this aim, we apply different evolutionary algorithms in combination with memory
simulators and profiling tools. This way, we are able to evaluate the quality
of each candidate solution and take advantage of the exploration of solutions
given by the optimization algorithm.We also provide an experimental experience
where our proposal is assessed using well-known benchmark applications.
- Abstract（参考訳）: メモリ階層はシステムの性能と消費電力に大きな影響を与える。
さらに、モバイルデバイスに含まれる現在の組み込みシステムは、特にメモリ集約型のマルチメディアアプリケーションを実行するように設計されている。
これによりメモリサブシステムへのプレッシャーが増大し、パフォーマンスとエネルギー消費に影響を及ぼす。
この点において、熱問題、性能劣化、高エネルギー消費はデバイスに不可逆的なダメージを与える可能性がある。
本稿では,メモリサブシステム全体の最適化を,単一の方法論として統合した3つのアプローチで解決する。
まず、レジスタファイルの熱的影響を分析し、最適化する。
第二に、キャッシュメモリは、実行中のアプリケーションに応じてキャッシュ構成を最適化し、パフォーマンスと消費電力の両方を改善する。
最後に、本メモリにおける汎用およびカスタマイズされた動的メモリマネージャの設計と評価プロセスを単純化する。
そこで本研究では,メモリシミュレータとプロファイリングツールを組み合わせた進化的アルゴリズムを提案する。
これにより、各候補ソリューションの品質を評価し、最適化アルゴリズムによる解探索を活用できるとともに、よく知られたベンチマークアプリケーションを用いて提案手法を評価する実験的な経験を提供する。
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