Predicting cache misses of different cache architectures

Ραμός, Μάρκος Γεώργιος; Ramos, Markos-Georgios

dc.contributor.author	Ραμός, Μάρκος Γεώργιος	el
dc.contributor.author	Ramos, Markos-Georgios	en
dc.date.accessioned	2024-09-02T09:32:11Z
dc.date.available	2024-09-02T09:32:11Z
dc.identifier.uri	https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/60086
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.27782
dc.rights	Default License
dc.subject	Machine learning	en
dc.subject	Cache architecture	en
dc.subject	Cache misses	en
dc.title	Predicting cache misses of different cache architectures	en
dc.title	Πρόβλεψη αστοχιών κρυφής µνήµης σε διάφορες αρχιτεκτονικές κρυφών µνηµών	el
dc.contributor.department	Computer Architecture - Computing Systems Laboratory	el
heal.type	bachelorThesis
heal.classification	Computer Science	en
heal.language	en
heal.access	free
heal.recordProvider	ntua	el
heal.publicationDate	2024-04-02
heal.abstract	∆εδοµένης της αυξανόµενης διαφοράς στην ταχύτητα επεξεργασίας µεταξύ της κύριας µνήµης και της ΚΜΕ, ο ϱόλος των κρυφών µνηµών της ΚΜΕ στην επίτευξη της µέγιστης δυνατής ταχύτητας επεξεργασίας είναι τόσο σηµαντικός όσο ποτέ άλλοτε. Κάθε πρόσβαση στην κρυφή µνήµη που δεν ϐρίσκει τα δεδοµένα πρέπει να καλεί την κύρια µνήµη, χρησιµοποιώντας δεκάδες, αν όχι εκατοντάδες, κύκλους της µηχανής. Η πρόβλεψη της συµπεριφοράς µιας διεργασίας πριν από την εκτέλεσή της σε διαφορετικές αρχιτεκτονικές κρυφής µνήµης είναι ένα σηµαντικό έργο. Θα ϐοηθήσει να καθοριστεί ποιος επεξεργαστής ϑα λειτουργήσει καλύτερα για ένα πρόγραµµα ή πώς να κατανεµηθεί ϐέλτιστα η υπολογιστική ισχύς. Ο άµεσος στόχος αυτής της διατριβής είναι να προτείνει ένα µοντέλο µηχανικής µάθησης που ϑα προβλέπει µε όσο το δυνατόν µεγαλύτερη ακρίβεια τις αστοχίες στην κρυφή µνήµη ενός προγράµµατος, ανάλογα αποκλειστικά µε την αρχιτεκτονική της κρυφής µνήµης, τον κώδικα του προγράµµατος και τα ιστογράµµατα των αποστάσεων επαναχρησιµοποίησης. Για την επίτευξη αυτού του στόχου, προτείνουµε έναν αριθµό µοντέλων µετασχηµατιστών που συνδυάζουν τον µετασχηµατισµένο κώδικα εισόδου µε πληροφορίες µέσα στα ιστογράµµατα αποστάσεων επαναχρησιµοποίησης και εκτιµούν το ποσοστό αστοχιών κρυφής µνήµης. Εκπαιδεύσαµε και δοκιµάσαµε αυτά τα µοντέλα µε προσοµοιωµένα δεδοµένα και παρήγαµε προβλέψεις υψηλής ακρίβειας για µεγάλο αριθµό πολιτικών αντικατάστασης και µεγεθών κρυφής µνήµης LLC. Αυτά τα δίκτυα µπορούν να λειτουργήσουν ως ένα χρήσιµο εργαλείο στην πρόβλεψη της κρυφής µνήµης και µπορούν να χρησιµοποιηθούν σε πραγµατικές µηχανές σε µελλοντική έρευνα.	el
heal.abstract	Given the increasing difference in processing speed between the main memory and the CPU, the role of CPU caches in achieving the maximum possible processing speed is as big as ever. Every cache access that doesn’t find the data has to invoke the main memory, using tens, if not hundreds, of machine cycles. Predicting the behavior of a process prior to execution on different cache architectures is an important task. It will help determine what processor will work best for a program or how to distribute computing power optimally. The immediate goal of this thesis is to propose a machine learning model that will predict as accurately as possible the cache misses of a program depending solely on the cache architecture, the program code, and the reuse-distance histograms. To achieve this goal, we propose a number of transformer models that combine the transformed input code with information within the reuse-distance histograms and lead to an output cache miss ratio. We trained and tested these models with simulated data and produced high-accuracy predictions for a large number of replacement policies and LLC cache sizes. These networks can act as a useful tool in cache prediction and may be used on real machines in future research.	en
heal.advisorName	Κοζύρης, Νεκτάριος	el
heal.committeeMemberName	Κοζύρης, Νεκτάριος	el
heal.committeeMemberName	Πνευματικάτος, Διονύσιος	el
heal.committeeMemberName	Γκούμας, Γεώργιος	el
heal.academicPublisher	Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών.	el
heal.academicPublisherID	ntua
heal.numberOfPages	71 σ	el
heal.fullTextAvailability	false