명령어 선인출 예측 정확도의 한계에 관한 연구 = A Study on the Prediction Accuracy Bounds of Instruction Prefetching
저자
김성백(Seong Baeg Kim) ; 민상렬(Sang Lyul Min) ; 김종상(Chong Sang Kim)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
KDC
569
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
719-729(11쪽)
제공처
소장기관
선인출은 프로세서에 의해 사용될 데이타를 예측하여 미리 프로세서 근처에가져오므로써 메모리 지연 시간을 줄이는 기법이다. 선인출의 효율성은 미래에 사용될 데이타를 얼마나 정확하게 예측하는가(선인출 예측 정확도)에 따라 결정된다. 기존의 명령어 선인출에 관한 연구들은 특정 선인출 기법의 제안 및 성능 평가에 그치고 있어서 명령어 선인출의 특성이 체계적으로 분석 정리되지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 명령어 선인출의 예측 정확도에 대해서 이론적으로 분석하여 이의 한계를 알아보고자 한다. 그 방안으로 명령어 선인출 상한 모델이라는 이론적인 선인출 모델을 제안하고 이 모델을 기반으로 명령어 선인출에 대해 체계화된 분석을 한다. 특히 이러한 연구 결과로써 궁극적으로 시스템 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있는 효율적인 명령어 선인출을 가능하게 하는 데 그 목적이 있으므로 주로 명령어 선인출 효율성 측면에서 분석을 시도하였다. 이러한 선인출 모델을 이용하여 본 논문에서는 SPEC 벤치마크 프로그램들의 명령어 선인출 예측 정확도의 한계를 이론적으로 분석하였다. 그 결과로 캐쉬가 없는 경우에는 선인출 정확도가 매우 높게 나타남을 보였다. 반면에 캐쉬가 있을 경우에는 캐쉬 크기가 커짐에 따라 선인출의 정확도가 급격히 떨어짐을 관찰하였다. 예를 들어 spice의 경우 블록크기가 16바이트이고 직접사상 캐쉬에서 캐쉬 크기가 2K 바이트와 16K 바이트일 때 이론적으로 가능한 최대 선인출 정확도가 각각 53%, 39%로 크게 떨어지는 것을 관찰하였다. 캐쉬의 크기가 커질수록 선인출로 메모리 지연 시간을 줄일 수 있는 명령어 참조의 많은 부분을 캐쉬가 처리하게 되고 또한 캐쉬에서 접근 실패된 명령어 참조는 그 참조 행태가 불규칙하여 예측이 어렵기 때문에 일정 크기 이상의 명령어 캐쉬를 사용하는 경우 명령어 선인출을 사용하는 것은 전체 시스템 성능의 향상에 큰 도움이 되지 않음을 이론적으로 규명하였다.
더보기Prefetching aims at reducing memory latency by fetching, in advance, data that are likely to be requested by the processor in a near future. The effectiveness of prefetching is determined by how accurate the prediction on the needed instructions and data is. Most previous studies on prefetching were limited to proposing a particular prefetch scheme and its performance evaluation, paying little attention to theoretical aspects of prefetching. This paper focuses on the theoretical aspects of instruction prefetching. For this purpose, we propose a clairvoyant prefetch model that makes use of perfect history information. Based on this theoretical model, we analyzed upper limits on the prefetch prediction accuracies of the SPEC benchmarks. The results show that the prefetch prediction accuracy is very high when there is no cache. However, as the size of the instruction cache increases, the prefetch prediction accuracy drops drastically. For example, in the case of the spice benchmark, the prefetch prediction accuracy drops from 53% to 39% when the cache size increases from 2Kbyte to 16Kbyte (assuming 16byte block size). These results indicate that as the cache size increases, most localities are captured by the cache and that instruction prefetching based on the information extracted from the references that missed in the cache suffers from prediction inaccuracies.
더보기서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)