Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и автоматизация, 2024, выпуск 23, том 3, страницы 859–885
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.23.3.8
(Mi trspy1306)
 

Цифровые информационно-телекоммуникационные технологии

Методика компрессии данных в накристальных и межпроцессорных сетях с широкими каналами и политикой управления потоком wormhole

А. В. Сурченкоab, Ю. А. Недбайлоca

a АО "МЦСТ"
b МФТИ (НИУ)
c ПАО «ИНЭУМ им. И.С. Брука»
Аннотация: Увеличение количества вычислительных ядер является одним из основных современных способов повышения производительности процессоров. При этом увеличивается и нагрузка на подсистему памяти процессора в связи с растущим числом инициаторов обращений в память. Одним из нестандартных подходов к повышению производительности подсистемы памяти является аппаратная компрессия данных, позволяющая, во-первых, повысить эффективный объем кэш-памяти, снижая частоту запросов в оперативную память, а во-вторых, снизить интенсивность трафика в подсистеме памяти за счет более плотной упаковки данных. В работе рассматривается применение аппаратной компрессии данных в сети-на-кристалле и межпроцессорных каналах связи в конфигурации с широкими каналами передачи данных и политикой управления потоком wormhole. Существующие решения для такой конфигурации нельзя считать применимыми, т.к. они принципиально основаны на использовании узких каналов передачи данных и политиках управления потоком, предполагающих передачу пакета в неразрывном виде, что может не соблюдаться при применении политики wormhole. Предлагаемая в работе методика позволяет использовать аппаратную компрессию для рассматриваемой конфигурации за счет переноса процесса компрессии и декомпрессии из самой сети в соединяемые устройства, а также ряда оптимизаций по сокрытию задержек на преобразование данных. Рассматриваются оптимизации некоторых частных случаев передачи данных – передачи больших пакетов данных, состоящих из нескольких кэш-строк, а также нулевых данных. Особое внимание в работе уделено передаче данных по межпроцессорным каналам связи, в которых, в связи с их меньшей пропускной способностью по сравнению с сетью-на-кристалле, применение компрессии способно оказать наибольший эффект. Повышение пропускной способности подсистемы памяти при использовании в ней аппаратной компрессии данных подтверждается экспериментальными результатами, показывающими относительное увеличение IPC в задачах пакета SPEC CPU2017 до 14 процентов.
Ключевые слова: архитектура процессора, подсистема памяти, аппаратная компрессия данных, сеть-на-кристалле, межпроцессорные каналы связи, модель процессора.
Поступила в редакцию: 13.11.2023
Тип публикации: Статья
УДК: 004.318
Образец цитирования: А. В. Сурченко, Ю. А. Недбайло, “Методика компрессии данных в накристальных и межпроцессорных сетях с широкими каналами и политикой управления потоком wormhole”, Информатика и автоматизация, 23:3 (2024), 859–885
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SurNed24}
\by А.~В.~Сурченко, Ю.~А.~Недбайло
\paper Методика компрессии данных в накристальных и межпроцессорных сетях с широкими каналами и политикой управления потоком wormhole
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2024
\vol 23
\issue 3
\pages 859--885
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1306}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.23.3.8}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1306
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v23/i3/p859
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025