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Non-Volatile Main Memory Emulator for Embedded Systems Employing Three NVMM Behaviour Models Emulador de memória principal não volátil para sistemas embarcados que empregam três modelos de comportamento NVMM

Yu OMORI, Keiji KIMURA

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Resumo:

Dispositivos emergentes de memória não volátil endereçáveis ​​por bytes atraem muita atenção. Uma memória principal não volátil (NVMM) integrada permite maior tamanho de memória e menor consumo de energia do que uma memória principal DRAM tradicional. Para utilizar totalmente um NVMM, tanto o software quanto o hardware devem ser otimizados cooperativamente. Simultaneamente, mesmo focando em um módulo de memória, sua microarquitetura ainda está sendo desenvolvida, embora já estejam no mercado módulos reais de memória não volátil, como a memória persistente Intel Optane DC (DCPMM). Olhando para os ambientes de avaliação NVMM existentes, os simuladores de software podem avaliar várias microarquiteturas com seu longo tempo de simulação. Os emuladores podem avaliar todo o sistema rapidamente com menos flexibilidade em sua configuração do que os simuladores. Assim, um emulador NVMM que possa realizar uma avaliação flexível e rápida do sistema ainda tem um papel importante na exploração do sistema ideal. Neste artigo, apresentamos um emulador NVMM para sistemas embarcados e exploramos uma direção de técnicas de otimização para NVMMs usando-o. Ele é implementado em uma placa SoC-FPGA empregando três modelos de comportamento NVMM: grão grosso, grão fino e baseado em DCPMM. Os modelos grosseiros e finos permitem avaliações de desempenho do NVMM com base em extensões do comportamento tradicional da DRAM. O modelo baseado em DCPMM emula o comportamento de um DCPMM real. Todo o ambiente de avaliação também é fornecido, incluindo modificações no kernel Linux e diversas funções de tempo de execução. Primeiro validamos o emulador desenvolvido com um emulador NVMM existente, um simulador NVMM com precisão de ciclo e um DCPMM real. Em seguida, as diferenças de comportamento do programa entre os três modelos são avaliadas com programas SPEC CPU. Como resultado, o modelo detalhado revela que o tempo de execução do programa é afetado pela frequência das solicitações de memória NVMM, e não pela taxa de acertos do cache. Comparando com o modelo de granulação fina e o modelo de granulação grossa sob a condição de latência total de gravação mais longa do primeiro do que o do último, o primeiro mostra menor tempo de execução para quatro dos quatorze programas do que o último devido ao paralelismo no nível do banco e ao localidade de acesso ao buffer de linha explorada pelo modelo anterior.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.5 pp.697-708
Data de publicação
2021/05/01
Publicitada
2021/02/05
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7092
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Computer System

autores

Yu OMORI
  Waseda University
Keiji KIMURA
  Waseda University

Palavra-chave