資料介紹
探究存儲器特性以分析和預測應用處理器性能及功耗
關(guān)鍵字:存儲器 CPU 多媒體
作者:柏瑜
由于超快的 CPU 內(nèi)核與相對慢的存儲器之間的速度差距在日漸增大,存儲器系統(tǒng)可能成為當前制約系統(tǒng)性能的主要瓶頸。此外,低功耗是另一個重要的設計考慮,尤其在電池供電設備與日俱增的情況下更是如此。低功耗意味著更長的電池續(xù)航時間和設備使用時間。在常見的應用場合,存儲器功耗通常占了應用處理器功耗相當大的一部分,而且,隨著存儲器設計日益復雜、容量增大、分層增多,存儲器功耗往往會迅速增加。因此,降低存儲器功耗非常有利于延長電池續(xù)航時間。為了更好地了解各種應用的固有行為,有必要探究存儲器的特性、建立存儲器模型,以判斷應用是否涉及頻繁的存儲器存取操作,甚至幫助預測應用的性能。
本文提供了一種簡單、經(jīng)濟的方法,能以可接受的精確度動態(tài)地表征應用的計算及存儲器的構(gòu)成。
描述存儲器特性的方法
如果不涉及存儲器操作,那么 CPU 利用率應該隨著 CPU 內(nèi)核的頻率呈線性關(guān)系,而應用成本(定義為 CPU 利用率和 CPU 頻率的乘積)應該保持恒定。但在考慮存儲器存取以后,CPU 利用率就不再隨內(nèi)核頻率呈線性關(guān)系了。在頻率較高時,存儲器對性能的影響往往更大,因為 CPU 要用更多的 CPU 周期等待存儲器的響應(這里我們假定,存儲器頻率不隨 CPU 頻率而變)。從這種意義上,應用可以分為兩種類型:計算限定型和存儲器限定型。
接下來,我們來講述如何用三種不同的方法表征存儲器特性,并幫助確定應用的 CPU 利用率。在此,硬件性能信
息是通過查看性能監(jiān)視單元(Performance Monitoring Unit,簡稱 PMU)來收集的。因此,Marvell 的方法僅適用于有 PMU 硬件支持的系統(tǒng)。
1. 整體數(shù)據(jù)緩存失效率:直覺上,較高的數(shù)據(jù)緩存失效率意味著更大的存儲器流量。為了獲得數(shù)據(jù)緩存失效率的數(shù)值,我們需要監(jiān)視一級數(shù)據(jù)緩存和二級數(shù)據(jù)緩存(如果有的話)的存取操作和失效總數(shù)。
2. 主存儲器訪問率:外部存儲器控制器的占用率直接表明了存儲器的利用率。為了得 到主存儲器訪問率數(shù)值,必須收集兩種 PMU 信息:存儲器控制器被占用的周期總數(shù);監(jiān)視窗口中的周期總數(shù)。
3. 數(shù)據(jù)停頓率:流水線停頓主要由數(shù)據(jù)相關(guān)性引起,而數(shù)據(jù)不可用的原因是存儲器存取速度遠比 CPU 速度低。因此,流水線的停頓次數(shù)反映了存儲器的流量情況。此外,流水線停頓次數(shù)還表明了存儲器存取的重要性。并不是每次存儲器存取都對最終性能有關(guān)鍵影響,因此,持續(xù)跟蹤因數(shù)據(jù)相關(guān)性對性能造成影響的存儲器存取操作,是相當有用的。使用這種方法,可以監(jiān)視由數(shù)據(jù)相關(guān)性引起停頓的事件情況。此外,必須記錄總的周期數(shù),以計算每個窗口中的數(shù)據(jù)停頓率。
這些不同的方法從不同角度反映出存儲器的特性。我們能以合理的開銷使用一種方法或組合使用多種方法,以更有效地進行性能分析、做出更準確的預測。
在測試中,我們使用了 Marvell 的應用處理器,運行基于 Linux 的操作系統(tǒng),采用 QVGA LCD 顯示器作為測試平臺。該應用處理器包括兩級緩存。在本次研究中,我們專注于 MP3、AAC+和 H.264 解碼器。
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