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J-GLOBAL ID：202002218102487383   整理番号：20A1444643

ハイブリッドメモリシステムのためのパターンを意識した病期分類【JST・京大機械翻訳】

Pattern-Aware Staging for Hybrid Memory Systems

著者 (3件)： Arima Eishi (The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Arima Eishi (Technical University of Munich, Munich, Germany) ,  Schulz Martin (Technical University of Munich, Munich, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12151  ページ： 474-495  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より高いメモリ性能と,同時に大きなメモリ容量に対する増加する需要は,ハイブリッド主メモリ設計,すなわち,複数の異なるメモリ技術から成るメモリシステムに向けて産業を導いている。しかし,この傾向は,そのようなハイブリッドメモリをいかに効率的に利用できるかという一つの重要な疑問をもたらす。本論文では,パターン意識ステージング技法を展開することにより,この課題を解決するためのソフトウェアベースのアプローチを提案した。本研究は以下の観察に基づいている:(a)高帯域幅高速メモリはメモリ集中タスクに対する大きなメモリより優れている;(b)これらのタスクは,特にアクセスパターンがより不規則な/スパースである場合に,高速メモリから/までバルクデータコピーよりも遥かに長い。アクセスが不規則でスパースであるならば,次のステージング技術を適用することにより,これらの観察を利用した。(1)チャンク(シーケンシャルデータ)を大規模から高速メモリにコピーする;(2)チャンクに関する記憶集中タスクの実行;(3)大規模メモリにそれを書き込む。無視できる性能インパクトで実行時間でのアクセスの規則性/スパース性をチェックするため,2つの異なるBloomフィルタを用いたヘルパースレッドインスパイアアプローチを用いた軽量パターン検出機構を開発した。実システムに関する様々な科学コードを用いた事例研究は,著者らのアプローチが,それぞれ,大きなメモリまたはハードウェアキャッシングのみを用いた実行と比較して,最良のスピードアップを達成することを示した:それぞれ,3[数式:原文を参照]または41%の高速化が最良であった。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  記憶容量 ,  規則度 ,  *記憶方式 ,  ソフトウェア ,  事例研究 ,  主メモリ ,  高速化
準シソーラス用語： チャンク ,  スパース性 ,  アクセスパターン ,  実行時間 ,  Bloomフィルタ ,  PaaS , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 記憶装置  (JC04060F) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (3件)： メモリシステム ,  意識 ,  病期分類