Performanceanalyse von multi-core Prozessoren für Anwendungen aus Computational Science

Abstract

n dieser Arbeit werden die Performance-Eigenschaften von multi-core Prozessoren für Anwendungen aus Computational Science analysiert. Bei diesen Eigenschaften handelt es sich insbesondere um Ausführungszeiten von Anwendungen, die sehr große Datenmengen in Form von Arrays haben und auf diesen Daten arithmetische Operationen ausführen. Bei diesen Messungen, die auf verschiedene Desktop- und Serverarchitekturen durchgeführt wurden, kann festgestellt werden, wie groß die Bedeutung von guter Datenlokalität in parallelisierten, wissenschaftlichen Anwendungen ist. Weiters ist eine Technik für schlechte Datenlokalität entwickelt worden. Bei dieser Strategie, die darauf abzielt das Verhalten der Caches zu optimieren, wird versucht Prozessor extit{Stalls} - verursacht durch Cache Misses - zu verstecken indem mehrere Threads auf einen Core zugewiesen werden und somit immer ein bereiter Thread zur weiteren Abarbeitung auf dem Core zur Verfügung steht.<br />

In this paper we investigate the impacts of typical multi-core architectures for scientific applications. First, we figure out the maximum effect which one can get by modifying data locality characteristics obtaining in this way a degree of importance of good vs. bad data locality.<br />Second, we apply an optimization strategy which aims at improving cache behavior by assigning multiple threads onto one core to hide processor stalls caused by cache misses, and measure the effectiveness of this approach. This is achieved by partitioning the work into smaller pieces and executing them by several threads.