本研究では、ARM プロセッサ上でのメモリ中心型プロファイリングツールNMOを提案している。NMOは、メモリ帯域幅の利用状況やメモリ容量の使用状況を追跡するだけでなく、ARM の Statistical Profiling Extension (SPE) を活用して、メモリアクセスの仮想アドレスをサンプリングすることで、メモリアクセスパターンの詳細な分析を可能にする。
評価では、HPC ワークロードと Cloud ワークロードを含む5つのベンチマークを使用し、ARM Ampere プロセッサ上でNMOの性能を検証した。その結果、ARM SPEのサンプリング精度は、適切なサンプリング期間と補助バッファサイズを設定することで94%以上に達し、実行時間のオーバーヘッドは0.2%から3.3%の範囲に抑えられることが示された。一方、サンプリング周期が2000以下の場合、サンプルの欠落が増加し精度が大幅に低下することが明らかになった。
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arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Samuel Miksi... ב- arxiv.org 10-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.01514.pdfשאלות מעמיקות