一种基于局部性的数据重组框架  

Locality-based Data Reorganization Framework

作　　者：付雄[1,2] 王汝传[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院,南京210003 [2]南京邮电大学计算机技术研究所,南京210003

出　　处：《计算机科学》2009年第2期146-151,共6页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(60573141和60773041);江苏省高技术研究计划(BG2006001);国家高科技863项目(2006AA01Z201;2007AA01Z404;2007AA01Z478);江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金(kjs06006)资助

摘　　要：处理器和内存之间速度差距日益增大,使内存访问成为系统主要的性能瓶颈之一,Cache成为现代体系结构中用来解决这个问题的主要技术。利用数据重组优化程序自身的局部性,从而提高Cache性能成为一个值得研究的热点问题。提出了一种基于局部性的数据重组框架,该框架利用一种基于变量局部性特征的变量关系图来量化变量之间的关系,然后寻找变量之间的布局优化,通过数据重组和结构拆分两种常用的数据重组方法来提高Cache性能。针对SPECCPU2000中的部分测试程序的实验表明,这种数据重组框架能够有效地减少Cache失效次数,提高程序性能。Cache is widely used to decrease the impact of the ever-increasing speed gap between processor and memory. Optimizing program locality by data reorganization to improve cache performance has become a hot area worthy of research. A locality-based data reorganization framework was introduced, which uses variable relation graph based on vari- ables＇ locality to quantitate relation of variables, then searches an optimized layout for variables, optimizes program cache performances by two data reorganization techniques： array regrouping and structure splitting. Experiments for some benchmarks from SPEC CPU2000 show this framework is effective in decreasing cache miss and improving program performance.

关 键 词：复用距离 变量关系图 数据重组 数组重组 结构拆分 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391.72[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]