Commodity multicore systems are increasingly adopting hardware support that enables the system software to partition the last-level cache (LLC). This support makes it possible for the operating system (OS) or the Virtual Machine Monitor (VMM) to mitigate shared-resource contention effects on multicores by assigning different co-running applications to various cache partitions. Recently cache-clustering (or partition-sharing) strategies have emerged as a way to improve system throughput and fairness on new platforms with cache-partitioning support. As opposed to strict cache-partitioning, which allocates separate cache partitions to each application, cache-clustering allows partitions to be shared by a group of applications. In this article we propose LFOC+, a fairness-aware OS-level cache-clustering policy for commodity multicore systems. LFOC+ tries to mimic the behavior of the optimal cache-clustering solution for fairness, which we could obtain for different workload scenarios by using a simulation tool. Our dynamic cache-clustering strategy continuously gathers data from performance monitoring counters to classify applications at runtime based on the degree of cache sensitivity and contentiousness, and effectively separates cache-sensitive applications from aggressor programs to improve fairness, while providing acceptable system throughput. We implemented LFOC+ in the Linux kernel and evaluated it on a real system featuring an Intel Skylake processor, where we compare its effectiveness to that of four previously proposed cache-clustering policies. Our experimental analysis reveals that LFOC+ constitutes a lightweight OS-level policy and improves fairness relative to two other state-of-the-art fairness-aware strategies --Dunn and LFOC--, by up to 22\% and up to 20.6\%, respectively, and by 9\% and 4.9\% on average.


翻译:商用多核系统正越来越多地采用硬件支持,使系统软件能够对末级缓存(LLC)进行分区。这种支持使得操作系统(OS)或虚拟机监视器(VMM)能够通过将不同共运行应用程序分配到不同缓存分区,缓解共享资源争用对多核系统的影响。近年来,缓存聚类(即分区共享)策略已成为一种在新支持缓存分区的平台上提升系统吞吐量与公平性的方法。与严格缓存分区(为每个应用程序分配独立缓存分区)不同,缓存聚类允许一组应用程序共享分区。本文提出LFOC+,一种面向商用多核系统的公平性感知操作系统级缓存聚类策略。LFOC+尝试模拟最优缓存聚类方案在公平性方面的行为——我们通过模拟工具获取不同工作负载场景下的最优方案。我们的动态缓存聚类策略持续从性能监控计数器采集数据,根据缓存敏感度和争用程度在运行时对应用程序进行分类,有效将缓存敏感应用与攻击性程序分离以提升公平性,同时保持可接受的系统吞吐量。我们在Linux内核中实现LFOC+,并在采用英特尔Skylake处理器的真实系统上进行评估,将其效果与四种先前提出的缓存聚类策略进行对比。实验分析表明,LFOC+是一种轻量级操作系统级策略,相较于其他两种先进公平性感知策略——Dunn和LFOC,其公平性分别提升最高达22%和20.6%,平均提升9%和4.9%。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:31
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员