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片上多核处理器共享资源分配与调度策略研究综述(三)

归档日期:04-24       文本归类:多处理器分配      文章编辑:爱尚语录

  资源里最为重要的两种。实际上在多线程环境下,线程还会对于其他包括系列总线和I/O 设备等共享资源进行争夺,线程间互相干扰,对系统性能造成影响。

  一方面,针对不同的共享资源独立提出的调度算法间从效果上可能互相矛盾。例如,同一个线程在共享缓存和主存处分别表现出的访存行为特征未必一致,再根据各自的调度策略,分别设定的优先级可能相反,使得调度失效。另一方面,从不同层面提出的调度策略之间也可能存在矛盾。例如,底层硬件层面的调度对线程的优化可能使得操作系统层面对于线程优先级的设定反转。因此,从全局出发,综合考虑所有共享资源,进行联合调度是极有研究价值的。

  Ebrahimi 等在文献中为了解决线程的公平性问题,提出一个可以协调所有共享存储资源的机制称为公平性资源节源( fairness via sourcethrottling,FST),从而避免了需要为系统中每个共享存储资源提出单独的公平性机制。该机制使用前面在STFM中提到的线程减速比Mi=Tshd_i/Tsolo_i信息 , 用一组失效状态信息寄存器(miss statusholding/informatiON registers,MSHRs)记录各线程发向共享存储系统的请求,请求得到服务后相应寄存器清空,当没有可用的MSHRs 时,则禁止该线程向共享存储系统发送请求。系统的不公平性通过下式衡量:

  当unfairness 超过某个设定阈值时,表示有线程的性能降低程度已经严重影响到系统的公平性。可以通过调节可用MSHRs 数目来限制侵略性最强(或受影响最小)的线程向共享存储系统发送访存请求的速率,直到各线程的减速比基本保持一致水平,即unfairness 小于设定阈值,恢复受限制线程发送访存请求的能力。这个方法从源头上限制对共享存储资源的不公平性使用,从而无需从单个共享存储资源特别提出公平性的调度策略。

  由于对DRAM 进行访存的速度提升远不及处理器速度的提升,访存DRAM 所带来的延迟常常是影响性能的一个关键因素。一个解决方案是,预测线程可能需要的数据,在处理器实际用到该数据之前就发送访存请求从DRAM 取回数据。该技术称之为预取(prefetching),已被证明确实能够有效改善系统性能,并被用于大多数商业处理器中。

  然而,各个线程发向DRAM 的预取请求,同样存在对于系统资源的争夺和线程间的干扰,从而抵消由于预取部件所带来的性能改善。Ebrahimi 等人在文献中提出了分层预取侵略性控制( hierarchical prefetcher aggressiveness control ,HPAC),类似于文献[24]中的FST,HPAC 通过从源头上限制预取请求的发送来改善系统的预取性能。

  为了降低问题的复杂性,之前提出的调度策略都是针对没有采用预取技术的情况。为了更好地改善系统性能,我们总是希望调度策略和预取技术能够同时生效。然而,实验发现,即使采用已被证明有效的调度策略,在加入预取技术之后,调度策略仍然可能失效,使系统的性能受到影响。因此,Ebrahimi 等人在文献中的研究,解决了预取技术与调度策略的共存问题,并将文献中提出的FST 和HPAC 相结合。该项研究的基本思想包括如下几点:首先,预取请求涉及的通常只是处理器未来可能用到的数据,而非当前急需的数据,因此,除非某些预取请求有着和普通访存请求同样的重要性,预取请求的优先级应该低于普通的访存请求;其次,在所有访存请求中优先来自延迟敏感型线程的访存请求;并且,对预取请求按重要性分配不同的优先级;最后,FST 中对于处理器发送请求的调节可能与HPAC 对于预取请求的调节存在矛盾,通过协同考虑处理器和预取部件,可以有效降低对系统性能的影响。

  Ebrahimi 等人在文献中的探索对于解决系统共享资源的联合调度是很好的启发。这些调度策略将所有共享资源抽象为一个整体,从源头上解决系统的公平性问题,但是并没有充分利用具体共享资源的访存特点。若能够将不同层次的调度策略有效结合起来,将会对对系统的性能有进一步的改善。

  随着处理器核规模的增长,多线程对于有限的共享资源的争夺将愈发激烈,由此导致的对于系统性能的影响也将更加显着。为了缓解乃至解决这一问题,除了增加可用共享资源外,一个能够公平有效地在多线程间分配共享资源的调度算法也至关重要。学术界对此投入了大量的精力与时间。在各类共享资源中,对于系统性能有着最大影响的是共享缓存和DRAM 带宽。已有的研究也大多基于此,并已经取得了大量研究成果。

  在第1 节中,我们分别以系统吞吐量和公平性为优化目标介绍了一系列对共享缓存的分区调度算法,并针对缓存分区粒度过大的问题给出了相关解决方案;在第2 节中,从利用线程的访存行为特征和借鉴网络路由算法等多个角度介绍了DRAM 的调度算法,并研究了基于机器学习的自我强化的调度算法;在随后的第3 节中,研究了从全局出发的联合调度算法,以解决针对不同共享资源的调度算法间相互矛盾的问题。上述研究都在一定程度上解决了我们如今所面临的问题,但是随着众核时代的来临,一些调度算法的复杂度和相应的硬件开销都可能大幅增长,导致这类调度算法失去实用性。针对调度算法在未来的系统中对共享资源的合理分配中所存在的应用潜力和面临的问题,我们认为仍然有问题可以展开进一步的研究:

  1)如前所述,制定有效的缓存分区策略需要知道各线程的缓存需求,以及各线程从分配的单位粒度的缓存空间取得的收益。为了获取上述信息,Suh等人在文献中提出了的MON,随后,Qureshi等在此基础上提出了改进的UMON[4].基于UMON的系列研究分别针对共享缓存的吞吐量和公平性做出了有效改进。在文献中提出的zcache又解决了缓存分区粒度过大的问题,可以以较小的粒度将共享缓存分为数十个分区,使得缓存分区策略的可扩展性增强,能够应用于更大规模的CMP系统中。但是由于利用UMON 获取信息需要在每个核保留一份标签目录备份ATD.当核数较多且共享缓存较大时,会产生比很大的硬件开销。另外,如图1 所示,各个核将UMON 收集的信息送至一个缓存分区模块,集中进行缓存分区策略的制定。这种全局式的做法在众核时代会导致缓存分区模块面临过高的计算复杂度。

  由于共享数据的存在,先按照线程来源将共享缓存划分为几个子区,每个子区内的线程应该来自同一应用,共享某些数据;然后在各个子区内,根据不同线程的需求制定适当的缓存分区策略,每个子区还应该保留一部分缓存空间来存储共享数据。分布式的缓存分区策略一方面可以大大降低计算复杂度,同时又充分利用了缓存分区以及共享数据的优点,将会更好地提高系统性能。

  另外,设计一类新的缓存替换算法,使其能够区分对待来自不用线程的不同请求,并执行适当的替换操作,也能够有效缓解共享缓存的争夺,并且避免了缓存分区所带来的开销。由于这种新的缓存替换算法需要更多的信息,可能需要在缓存的Tag中加入一些新的域,替换算法的复杂度也会增加。

  2)对于DRAM 的调度策略,现有的研究方向可以主要分为两类。一类研究大多从组成访存请求的底层操作出发,充分利用DRAM 结构特点和线程的访存行为特征,例如行缓存相关性,块级并行性以及访存密集度等;这类研究能够有效利用DRAM带宽,有助于提高系统吞吐量。另一类研究则从网络公平调度算法得到启发,以DRAM 系统的公平性为优化目标,其中以FQM和STFM等为代表;这类研究存在的问题是将访存请求抽象为一个整体看待,没有充分利用DRAM 的结构特点和线程的访存行为,系统吞吐量往往不高。一个将这两类研究的优点有机结合起来的算法,能够同时做到改善系统公平性并保证吞吐量。

  从另一角度看,如果能够从源头上减少访存请求的行冲突,提高块级并行性,将更有利于提高系统性能。因此,还可以从如下两个思路进行研究:

  DRAM 访存由于不同线程访存请求的交互执行带来的行冲突是影响系统性能的一个重要因素,借鉴缓存分区的思想,通过操作系统地址映射使得不同线程的访存请求访问不同的DRAM 块,可以降低行冲突,提高行命中率。

  另外,改变DRAM 的逻辑结构(通过增加channel,rank 等概念),使得一个线程的不同访存请求被映射到更多的块,提高其块级并行性,也可以有效提高性能。

  3)系统中包括大量共享资源,之前的研究为了更有针对性以及降低研究的复杂度,通常只涉及其中一种共享资源的调度。但是实际上系统中的各类共享资源并非彼此独立的,调度算法之间可能相互矛盾,使得调度失效。因此,从全局出发,综合考虑所有共享资源提出调度算法是有必要的。在文献中给出的调度算法,利用MSHRs 从源头上控制各线程向共享存储系统的发出访存请求的频率和数量,从而实现系统的公平性。这对于全局统一调度是很好的启发。

  随着工艺发展,功耗管理已经成为一个不得不面对的问题。功耗管理需要要保证多核系统的总功耗不超过功耗预算(power budget),所以,功耗也是另一种重要的共享资源。调节功耗的主要手段之一是降低处理器核的频率,则其产生访存请求的频率也将降低,实际上起到与MSHRs 类似的效果,同时还不需要带来硬件开销。通过调节频率,使得多个访存密集型线程访问共享存储系统的时间段错开,可以有效减缓共享存储系统的压力。一个好的策略可以做到同时兼顾功耗管理和访存调度两方面的需求,实现全局的统一调度。

  本文首先介绍了在CMP 系统中,由于线程间对于有限共享资源的争夺,调度算法的必要性和重要性,然后根据不同的优化目的介绍了对于共享缓存的一系列缓存分区算法,同时从不同角度出发介绍了一些DRAM 访存调度算法,接下来研究了综合考虑共享资源的联合调度算法,并对于未来的共享资源调度算法的研究进行了展望。

  考虑到随着将来CMP 系统中处理器数目规模会越来越大,对于共享资源的争夺将更加激烈,设计调度算法的难度也将显着增加,这项工作也将更具挑战性。因此,设计公平有效的调度算法将更有必要。

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