فایل ورد کامل بررسی های انرژی عملکرد برای مدیریت کش (حافظه پنهان) به اشتراک گذاشته در پردازشگر چند هسته ای ناهمگن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بررسی های انرژی عملکرد برای مدیریت کش (حافظه پنهان) به اشتراک گذاشته در پردازشگر چند هسته ای ناهمگن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۶ صفحه

۸- نتیجه گیری ها
اهمیت در حال رشد هسته های شتاب دهنده موازی داده نظیر جی پی یو به یکپارچه سازی اشان با هسنه های سی پی یو در قالب یکسان منجر شده بود . چنین معماری هایی با هسته های پرازش ناهمگن یک چالش مهم برای اشتراک بهینه منابع در تراشه نظیر LLC ارایه می کنند . مکانیزم مدیریت LLC ناهمگن ما یعنی HeLM بر TLP در دسترس در اپلیکیشن جی پی یو نظارت می کند و این اطلاعات را برای کنترل کردن دسترسی LLC جی پی یو در زمانی استفاده می کند ک اپلیکیشن برای حفظ نهفتگی دسترسی حافظه طولانی تر دارای TLP کافی باشد . حساسیت کش اپلیکیشن های سی پی یو و جی پی یو در حجم های کار ناهمگن توسط HeLMپایش می گردد و به اشتراک LLC دست می یابد که عملکرد کل سیستم و راندمان انرژی را بهبود می بخشد .

عنوان انگلیسی:Performance-Energy Considerations for Shared Cache Management in a Heterogeneous Multicore Processor~~en~~

۸ CONCLUSIONS

The growing importance of data-parallel accelerator cores, such as GPU, has lead to their integration with CPU cores on the same die. Such architectures with heterogeneous processing cores present a significant challenge to optimal sharing of on-chip resources such as the LLC. Our heterogeneous LLC management mechanism, HeLM, monitors the TLP available in the GPU application and uses this information to throttle the GPU LLC access when the application has enough TLP to sustain longer memory access latency. This in turn provides an increased share of the LLC to the CPU application, thus improving its performance. HeLM monitors the cache sensitivity of both CPU and GPU applications in heterogeneous workloads, and achieves LLC sharing that improves overall system performance and energy efficiency.

$$en!!