Internati o nal  Journal of Ele c trical   and Computer  Engineering  (IJE CE)  V o l.  5, N o . 4 ,  A ugu st  2015 , pp . 66 9 ~ 68 4  I S SN : 208 8-8 7 0 8           6 69     Jo urn a l  h o me pa ge : h ttp ://iaesjo u r na l.com/ o n lin e/ind e x.ph p / IJECE  Performance Enhancement of  Multicor e  Ar chitectur e      Medh at Aw ad alla,  Hanan K o ns owa  Ele c tri cal  and  co m puter engin eer ing depar t ment, SQU, Oman  Communications, Electronics  an d Computers Department,  F acu lt y of  Eng i ne ering ,   Helwan Unive r sit y , C a iro ,  Eg yp t       Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received  Ma r 8, 2015  Rev i sed  Ap r  21 , 20 15  Accepted  May 10, 2015      Multicor e proce ssors integrate  several  cores o n  a single ch ip . The f i xed   archi t ec ture of m u lticore pl atfo rm s often fails to accom m odate the inher e nt   diverse requirements of different a pplications . The perman ent need to   enhanc e the   perform ance o f  m u lticore  a r chit ectur e m o tivat es the   development of  a dy n a mic architecture.  To ad dress this issue, this paper  pres ents  new al gorithm s  for thread s e l ection in  fetch stage. Moreover, this   paper pr es ents  t h ree n e w fet c h s t age po li cies ,  E A CH_LOOP _FETCH, INC- FETCH, and WZ-FETCH, based on Ordina r y  Least Square (OLS) regression   statistic method . These new f e tch polic ies diff er on  thread selection time  which is represented b y   instructions ’ count and window size. Furthermore,  the sim u lat i on  m u lticore  tool , i s  adapted  to co pe with m u lti co re proc essor  d y namic  design b y  adding a  d y n a mic  featur e  in t h e poli c y of thr e ad sele ctio n   in fetch stag e.  SPLASH2, para llel sci e nt ific w o rkloads, has been used to  valid ate th e p r oposed adaptation fo r multi2sim. Intensive simulated  experiments h a ve been condu cted  a nd th e  obtain e d results show that  rem a rkable p e rf orm a nce enhan cem ents  have  been ach ieved in terms of   execu tion time and number of instru ctions  per second. p r oduces less  broadcast oper a tions compared  to the ty pical  alg o rithm.   Keyword:  Fetch  p o licy   m u l ti2 si m  Mu ltico r e  Or di na ry  Least  Sq ua re ( O L S )   pi pel i n e   P r oce ssor   Copyright ©  201 5 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d .  Co rresp ond i ng  Autho r :  Med h a t Awad alla,    Depa rtem ent of Electrical a nd Co m p u t er  Engin eer ing ,   SQ U, Om an  Em a il: med h a th a@squ . ed u.om       1.   INTRODUCTION    Indu stry is emb r aci n g  m u ltico r e  b y   rap i d l y in creasing  t h e  n u m b e r  o f  processin g  cores  p e r ch i p .  In  20 0 5 , b o t h  A M D an d I n t e l  of fere d d u al -c ore  x8 6  pr od uc t s ;  AM D shi p p e d i t s  fi rst  q u a d -c ore  pr o duct  i n  20 0 7 .   M eanw h i l e  S u n s h i p pe d a n   8 - co re,  3 2 -t hrea ded  C M P i n  2 0 05. It is  conc eivable t h at the num b er of c o res  pe r  chip  will incre a se expone ntially  at  the rate of Moore ’ s La w, over t h e ne xt decade [1].  In  fact  an Intel research  pr o j ect  ex pl o r e s  C M Ps wi t h  e i ght y  i d e n tical process o r/cac he cores inte gra t ed onto a single die, a n d Berkeley  research ers sug g e st fu ture CMPs co u l d  contain  th o u sand s  o f  co res [2 ].  Mu ltico r e pro c esso r  h a s b e en wid e ly  u s ed  to  ex ecu t e d i fferen t applicatio n s . Mu lt ico r e  p r o cessor d e p e n d s on   m u l tith read ing arch itecture i n  m a n y   stag es. Th e  mu ltith read i n g  arch itectures, esp ecially  th e  Si m u ltan e ou s Mu ltith read i n g (SMT) arch itectu r e  p r ov id es th e m i crop ro cesso r  with  a sign ifican t p a ralle lis m, wh ich  is th e  p o t en tial k e y fo r  b e tter p e rform a n c e   an d  m o re thro ugh pu ts.  It is m o re p r o m i s in g  t o  enh a nce p r o cesso r  u tilizatio n  th an  sup e rscalar  o r  t h e  m u l tith read ing   d u e  to  its  n a ture of a  g l ob al instru ction  sch e du lin g.    SMT architect ure  has be en  define d as fully share d   system   resources, i.e.,  com putation re sources a nd  me m o ry accessing  res o urces , by se veral c o ncurre ntly exe c uting threads   in the  sam e   core [1].  Howe ver, t h e  resource s h ari n g leads to  une v en distri bution am ong th rea d s as  well as  perform a nce unfairne ss,  which might  n o t  b e   o p tim iz ed  un til th e well-d e sign ed  sch e m e   is carried  ou t. Long -laten cy lo ad  m i g h t  m a k e  th e  sh ared  resources o c cup i ed  b y  so m e   th read s in efficien tly, an d  th us is o n e  o f  the  m a j o r ob stacles to ward s hig h er  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 5 ,  N o . 4 ,  Au gu st 2 015   :   66 9  –  68 4  67 0 p a rallelism  an d   b e tter  p e rform an ce [3 ]. As a  resu lt, so me in stru ction fetch  p o licies are d e si g n e d [4 ] to   allo cate th e  p r i o rities in  t h e  fetch  stag e to  all e v i ate th e im p act o f  lon g -latency lo ad .     The  rest  o f  t h i s  pape r i s   or gani ze d as  f o l l o ws.  Sect i o n  2 e xpl ai ns  a s i m u l a t i on fra m e wor k   a n d   benc hm ark s u i t e desc ri pt i o n.  Sect i o n  3  gi ve s t h e  rel a t e d  w o r k  t o  t h e t h e m e of t h e  pa p e r.  Sect i o n   4  p r esent s   th e d e v e lop e d   meth o d o l og y.  Sectio n   5  illu st rates exp e rim e n t s an d d i scu s sio n .  Section   6   co n c l u d e s th e  p a p e r.       Ou r fram e wo r k  co nsi s t s  of  m u lt i c ore sim u l a t i on t ool  an d  a subset  of  be nchm ark p r o g r am s used t o   evaluate the architectural enhancem ent  usi ng ei t h e r  on e benc hm ark pr og ram  execut e d i n  paral l e l  way  o r   m u lt i p l e  benc h m ark  pr og ram s  exec ut ed i n  se que nt i a l  way   [ 1 ] ,  [ 6 ] .     1.1   Multico re Simula ti o n   Descri ptio n  Mu lti2 Sim  [5 ] is a sim u latio n  fram e work for  h e tero g e n e o u s co m p u ting  inclu d i ng m o d e ls fo r sup e r- scalar, m u lti th read ed , m u ltic o r e, and  g r aph i cs p r o cessors. Mu lti2 sim  u s es th ree d i fferen t  m o d e ls: A  fun c tion a l si mu latio n  en g i n e  also  called  si m u lato r k e rn el; A d e tailed  si m u latio n ;  and  An  ev en t-driv en  si m u latio n .   Herei n after  we use two term s, context and thre a d s. Fi gure 1  depicts  the  m u lticore com pone nts.  Co n t ex t will be u s ed  to   d e note a so ftware en tity, d e fin e d   b y  statu s  of  v i rtu a l m e m o ry  i m ag e an d  a l o g i cal   reg i ster  file. Th read  will refer to  a pro cessor h a rdware  en t ity wh ich  can   b e  rep r esen ted as p h y sical reg i ster  f ile, a set  o f  physical  m e m o r y  p a g e s, a set  o f  p i p e lin e qu eu es, …etc.          Fig u re  1 .  Mu ltico r e co m p on ents      Ou r si m u l a ti on t ool  su p p o r t s  a set  of param e t e rs that specify how st ages are orga nized in  m u l tith read ed  d e sign . Stag es can b e  sh ared  am o n g  thread s  o r   p r iv ate  p e r thread ex cep t  ex ecu tion   stag e,  wh ich  is sh ared  b y   d e fi n itio n o f  M u ltith read . Th e  p i p e line  m o d e l in  m u ltico r e sim u lat o r is  d i v i d e d  i n to   fiv e   stages, fetch  s t age, decode/renam e  stage, issue stage ,  e x ecution sta g e   and comm it  stage as  depic t ed i n     Fi gu re 2.   The Fetch sta g e takes instructions from  cache L1 an d place s it in instructi on fetch que ue   (IFQ).  The   decode/re n am e  stage takes i n s t ruction from  an IFQ, de c o des  t h em , renam e s t h ei r re gi st ers  and a ssi g n s t h e m  a  slot  in reo r der bu ffe r (ROB )  a n d   i n st r u ct i o n que ue (I Q ) .            Fi gu re  2.  Pr oce ssor  pi pel i n es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       Title o f  ma nu scrip t  is sh o r t  an d clea r, imp lies resea r ch resu lts (First Au tho r )  67 1 The n , the iss u e  stage consum es instructions  from   IQ an d se nds t h em  t o  t h e cor r esp o ndi n g  f unct i o nal   u n it.  During  th e ex ecu tion  stag e, th e fun c t i o n a l un its ope rate and  write th eir resu lts b ack  t o  reg i ster file.  Fin a lly, th e commi t stag e retires instru ction s  fro m  ROB in   p r og ram  o r d e r.  Multicore proc essor  switches a m ong  th reads  according t o  a  threa d  selection  policy. Proce ssor ca n  be   classified   as Co arse-grain m u l tith read ing  (CGMT),  Fine-grain  m u ltit h r ead i ng   (FGMT) an d Simu ltan e ou s  m u l tith read ing (SMT). FGM T  p r o cesso r  switch e s th read   on  fix e d  sch e d u le o n  ev ery processor cycle, CGMT  pr ocess o r i s  charact eri z e d  b y  t h read swi t c hi n g  i n d u ce d by  a l ong l a t e ncy  ope rat i o n  or t h rea d  q u a nt um   expi rat i on  (s wi t c h- on -eve nt ) a nd  SM T p r oce ssor i s  a b l e  t o  i ssue i n st ruct i o ns f r om  di ffe re nt  t h rea d s i n  a  si ngl e   cycle.  The  use d  tool has three  fetch thread  s e lec t i on p o l i c y  choi ces  (t h r ee s w i t c h ca se “Sha re d”,  “Tim eSlice” a n d “SwitchOnEve nt”) a n d the m u ltithr eading  para digm s as shown i n  Ta bl e 1  [2].        Tab l e 1 .    Classificatio n  o f   m u ltith read ing  p a rad i g m s  d e p e ndin g  on   M u lti2 Si m  v a riab les  in  a CPU  C o nfigu r atio n  file  Variable  Coarse-Grain M T   Fine- G rain MT   Si m u l t aneous MT   FetchKind SwitchOnE vent  T i m e Slice  Ti m e Slice/Shar ed  DispatchKind Ti m e Slice   Ti m e Slice   Ti m e Slice/Shar ed  IssueKind Ti m e Slice   Ti m e Slice   Shared  Co mm itKind  Ti m e Slice   Ti m e Slice   Ti m e Slice/Shared      The va ri abl e s  t o  speci fy  h o w  pi pel i n e st ages di vi de t h ei r sl ot s am on g t h rea d s are  Fet c hKi n d,   Di spat c h Ki nd ,  Issue K i n d, a nd C o m m i t K ind .  The  val u e s  that these options can  take are Tim e Slice and  Sha r ed. T h e form er  m eans that a stage is  de vote d  to a si ngl e  threa d  in eac h cycle,  altern atin g  th em  in  a ro und - rob i n  fash i o n, wh ile th e latt er m ean s th at   m u ltip le th read s can   b e  h a n d l ed  in  a sing le cycle. Th e stag e  b a ndwid th always refers t o  the to tal nu m b er  o f  slo t s  d e v o t ed  to thread s.  The fetc h stage can be a d ditionally configure d   w ith  long  term  th read   switch e s,  b y  assig n i n g  t h e  v a lu e Switch O n E v e n t   fo r th e  Fetch K i n d  v a ri ab le.  In th is  case, in st ru ction s  are  fetch e d from  o n e  sing le t h read  eith er  u n til a  q u a n t u m  exp i res or  un til th e curren t  thread  issu es a long -laten cy  op eratio n ,  su ch as a lo ad  in stru ction  i n cu rring  a cach e   miss.    1.2   Benchmar k S u ite  Descripti o n   SPLA S H - 2, i s  a wor k l o a d  t h at  has 1 1  pa ral l e l  sci e nt i f ic benc hm arks,  cl assi fi ed as kern el s o r   ap p lication s  [6]. All o f  th em   p r ov id e co mman d - lin e ar gu men t s or  co nf igur a tio n   files to  sp ecify th e i n put d a ta  size. Tab l e  2  an d Tab l e  3   ou tlin e SPLASH-2   work l o ad and  th e co mm an d - lin e arg u m en ts fo r so m e  of th ese  benc hm arks. SPLA S H 2  be nchm arks per f o rm   com put ati ons ,  sy nc hr o n i zat i ons ,  co m m uni cat i on, st ressi n g   process o r c o re s,  m e m o ry hierarc h y, and interconnection  networks . Thus, they are used  for the evaluat i on of  th e b a selin e and  propo sed  m u ltico r e arch itectu r es.  Ad d itionally, SPLASH2  b e n c h m ark s  p r ov id e argu men t s to   sp ecify th e num b e r o f  con t ex ts created  at  run tim e, wh ich  allow th e  ev alu a tion   o f   syste m s with  differen t   num ber of cores.  W e  focus  on  barnes, fm m and ocean.  Each be nc hm a r k exec utes sa me num ber of worke r   threa d s as number of c o res. Trace is  c o llected for 500  m illi on instructions.      Table 2. Overview  of SPL ASH-2 workloa d s   P r ogra m   Application Do main Pro b le m Si ze Bar n es High- Per f orm a nce  Co m puting 65, 536  par ticles  cholesky  High- Per f orm a nce  Co m puting  tk29. O  Fft  Signal Pr ocessing  4, 194, 30 4 data poi nts  Fm m High- Per f orm a nce  Co m puting 65, 536  par ticles  L u  High- Per f orm a nce  Co m puti ng  1024×1 024  m a tr ix, 64×64 blocks   Ocean High-Perform a nce   Co m puting 514×51 4  grid   Radiosity  Gener a l  lar g e  r o o m   Raytra ce  Graphics  car   Volr end Gr aphics  head  W a ter High- Per f orm a nce  Co m puting  4096  m o lec          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 5 ,  N o . 4 ,  Au gu st 2 015   :   66 9  –  68 4  67 2 Tabl e  3. C o m m a nd-l i n e  ar g u m ent s  fo r t h e S P LAS H -2  be nc hm arks  Bench m ar k  Ar gu m e nts  Descr i ption  Fm m  $NT H RE ADS <in put   Sy ste m  of N- body   pr oblem  over  a nu m b er  of tim e steps  Bar n es $NT H RE ADS  <in put   Hier archical  Bar n es- H ut  m e thod for  N- body  pr oblem   Ocean  -n258 –p $NTHREADS -e1e-07 -r20 000  -t288 00   Ocean currents sim u l a tion  L U   - p$NT H RE ADS – n204 8 –b1 6   L o we r / Upper m a trix  factor ization  Radiosity   - b atch –r oo m  –p$NT H READS  I n teger  r a dix sor t   Raytra ce   $NTHREA D S <in put   Ray t r acer   Wate rrsp   $NTHREA D S <in put   Wate r  m o l ecule si m u l a tion      2.   RELATED WORK  Mu ch wo rk to im p r o v e  th e  p e rform a n ce of m u ltico r e arch itectu r e h a s  b een co ndu cted  i n clud i ng  Tu llsen   [1 2 ] , he exp l or ed a  var i ety o f  SMT f e tch po licie s t h at  assi gn  fet c h  pri o ri t y  t o  t h rea d s acc o r di ng  t o   vari ous c r i t e ri a. IC O U N T  w a s t h e best  pe rf orm i ng p o l i c y ,  i n  whi c h t h e pri o ri t y  i s  assi gne d t o  a t h rea d   according t o  the  num ber  of  instructions it  has in dec o de, renam e , and  issue stage s  (i ssue  queues )  of t h e   p i p e lin e. Thread s  with  th e  fewest nu m b er o f  i n stru ctio ns will b e  g i v e n  th e  h i gh est  p r i o rity for fet c h ,  the  reaso n  bei ng t h at  suc h  t h rea d s  m a y  be  m a ki ng m o re fo r w a r d  pr ocess t h a n  ot hers , t o  p r ev ent  one t h rea d  fr om   clogging the issue que u e, and to pr ov id e a  m i x  o f  th reads in  th e issu e q u e u e  to  in crease p a rallelis m. Two  param e ters cha r acterize IC OUNT  sc hem e . The  first  pa ra m e t e r di ct at es t h e m a xim u m   num ber  of  t h r eads t o   fet c h fr om  each cy cl e, whi l e  t h e secon d  de not es t h e m a xim u m  num ber  of i n st r u ct i o ns  per t h rea d  t o  fet c h .   M o re  rece nt   po l i c i e s, im pl em ent e d  o n  t o p  o f   IC O UNT ,  foc u s i n  t h i s   pr o b l e m  and ad d m o r e  co nt r o l   ove r i ssu e   q u e u e s as  well as th e ph ysical reg i sters.  In  [1 3 ] , a l o ad   h it/miss p r ed ictor  is u s ed  i n  a sup e r-scalar  p r o c essor  t o  gui de di s p at chi n g o f  i n st r u ct i ons t h at  t h e sche dul er m a kes. Thi s  al l o ws  t h e sched u l e r t o  di s p at ch de p e nde n t   in stru ction s  at  th e ti m e  th ey r e q u i re d a ta. The au tho r s  p r opo se sev e ral h it/ miss p r ed ictors th at are ad ap t a tio n s   of  wel l - k n o w n  bra n ch m i ss predi c t o rs. T h e  aut h ors s u gges t  addi n g  a l o ad   m i ss predi c t o r  i n  SM T pr oce ssor i n   or der t o  det ect  L2 m i sses. Thi s  pre d i c t o r  wo ul d  gui de t h e i n st r u ct i on  fet c h, s w i t c hi n g  b e t w een t h rea d s  whe n   any  o f  t h em  i s  pre d i c t e d t o   m i ss i n  L2.  D a t a  Gat i ng  (D G)  [1 4]  an d  D - C ache W ar n ( D W a r n )  [1 3]  are ot he r   fet c h pol i c i e s  t h at   are base d on L1 Dat a   C a che  ( D -C ac he )  m i ss, Assum e  L1  DCach m i sses clearly indicate   fut u re  L2  cac he m i ss. C ons eque nt l y , D G   pre v e n t s  t h e t h rea d   wi t h   u n s ol ve d L 1   D - C ache m i ss rat e  fr om   fetch i ng  instructio n s ,  su ch  that it is less lik ely to  in trodu ce lo ng  laten c y l o ad  t o  th e syste m . Si m ilarly  DW arn   t a kes act i o ns  whe n   L1  D - C a che m i ss hap p e ns t o o .  It  re d u ces t h e  pri o rity of those t h re ads  with  unsol v ed L 1   D-Cach e miss  with ou t g a ting th e m  co m p let e ly. By ad j u stin g   p r i o rity, it  is ex p ected  to   ach iev e  th e  b a lan c e  b e tween  m i n i mal in efficien t o ccup a n c y and  op timized   fetch  wid t h  u tilizatio n .  Lich en  W e ng  an d  C h en  Li u  [4], [5] advoc a t ed that L1  a n d L2 cache m i sses are closely associated  du ring exec ution,  but  the relations hip is  not as sim p le a s  that L1 D-Ca che m i sses  lea d s to L2  cac he   m i ss. In fact, the relationshi p between L 1  a nd L 2   cache m i sses c a n ha rdly be  describe d  by a sim p le  m odel  perfectly.  They use d  a statistical  m odel, Ordinary   Least  Sq ua re ( O LS ) r e g r essi o n , t o   rep r ese n t   t h e rel a t i o ns hi p  bet w ee n L 1  a n d  L 2  cac he m i sses.  Ano t h e r v ital facto r  i n creases p r o cesso r thro ugh pu t in  Si m u l t an eo us Mu ltith read i n g   (SMT) is th e  reso u r ce m a nagem e nt . Her e , we  bri e fl y  prese n t   pre v i ous  w o r k s  o n  dy nam i c resou r ce al l o cat i on i n   m u l tip ro cesso r, m u ltith read ed   and  m u ltic o r e  p l atfo rm s.  Alth ou gh  sev e ral propo sal s  th at ad d r essed  th e  man a g e m e n t  o f  a sin g l e m i c r o-arch itectu r al resou r ce ex ist in  th e literat u re, propo sals to   m a n a g e  mu ltip le  in teractin g  reso urces on  m u lt ico r e ch i p s at ru n tim e are  m u ch  scarce.  Static reso urce p a rtitio n i ng  techn i qu es  h a v e  b e en  sugg ested, bu t are n o t  as  effectiv e as  d y n a m i c a lly co n t ro lling  th e  reso urce u s ag e of each th read  sin ce program   p h a ses are  no t fix e d  all th e ti m e . Static  reso urce  p a rtitio nin g   [15 ] , [16 ]  ev en ly sp lits critical  reso u r ces am ong  al l  t h rea d s,  t hus  p r eve n t i ng  res o ur ce m o nop o lization   b y  a sing le thread. Howev e r, th is  m e t hod ca n ca use  reso u r ces t o  r e m a i n  i d l e  whe n   o n e t h re ad  has  no  n eed  fo r t h em , even  i f  ot her  t h read s co ul d   b e n e fit fro m   ad d ition a l reso urces. Mart ı nez [17 ]  in tro d u ced  a m ach i n e learn i ng  ap pro ach  t o  mu ltico r e  reso u r ce m a nagem e nt . It  pro duce s  sel f - opt i m i z i ng on -chi p ha rd ware a g ent s  capa b l e  o f  l earni ng , pl a nni ng ,   and c o ntinuous l y adapting t o   change th e  workl o ad  dem a nds. Thes e res u lts ar e m o re effi cient and  flexi b le to  m a nage t h e cr i t i cal  hardwa r e  reso ur ce s at runtim e. A history-a w are,  r e so urce  based  dy nam i c (or sim p l y   HAR D) sc he d u l e r f o r het e r o gene o u s C M Ps  has b een  de ve l ope d [ 1 8] . H A R D   rel i e s o n  reco rdi ng a p p l i cat i o n   resource  u tiliz atio n  an d thro ugh pu t to ad ap tiv ely ch an g e   cores fo r  app licatio n s  d u ring  run time.  Th is  t echni q u e i s   us ed t o  ac hi eve  bot h pe rf o r m a nce an d  po we r im provem ents . HARD is  a  dyn amic sch e duler  f o r   h e tero g e n e o u s   m u ltico r e syst e m s. It u s es p a st th read  assig n m en ts to  fin d  th e b e st  m a t c h i ng  co re for ev ery   co re, sav e s power b y  downgrad i n g  ap p licatio n s  with  lo w  resource u tilizatio n  to  weak er co res an d   im p r o v e s  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       Title o f  ma nu scrip t  is sh o r t  an d clea r, imp lies resea r ch resu lts (First Au tho r )  67 3 p e rform a n ce b y  up grad i ng d e m a n d i n g   ap p lication  to  stron g e r cores. Ad ap ti v e  Reso urce Partitio n i ng  Al g o ri t h m  (A R P A)  [ 19]  t h a t  dy nam i call y   assi gns  res o ur ces t o  eac h t h read acc o r di ng  t o  t h re ad  be h a vi o r   changes is propos ed. It analyzes th e resource usage e fficiency of eac h th rea d  i n  a t i m e  peri o d  an d a ssi gn s   m o re reso u r ces  to t h rea d s  w h i c h ca n  use  the m  in a m o re  efficient way. T h e  purpos e  o f   ARPA is t o  imp r ov e  th e efficien cy  o f  resou r ce  u tilizatio n ,  t h ereby i m p r ov ing   ov erall in st ru cti o n throug hpu t.      3.   THE PROPOSED  METHOD  In th e  fo llowing  su bsectio ns, t h e co n t ribu tio n of th is  p a p e r  will b e   p r esen t e d .       6. 1.   Updating Mul t icore Simulator to  En hance  Cache  Predic tion Acc u rac y    Th e  u s ed  simu latio n  m u ltic o r e t o o l , m u lt i2 sim   is ad ap t e d  to  cop e   with  d y n a m i c d e sig n   of the  m u lticore arc h itecture by a d ding a  new feature for  thread  selection   in  fetch stag e an d to  im p r ov e th e  pre d iction acc uracy. The  us ed tool  has t h ree threa d   sel e ct i on  pol i c y  c hoi ces  (t h r ee  s w i t c h case  “S hare d”,  “Tim eSlice” a n d “SwitchOnEve nt”).  In pra c tice, the fetc h  policy indirectly controls t h e  usa g e of all process o r  reso u r ces.  So ,  i t  can be l e ver a ged  t o  a voi d  t h e st ar vat i o n   of t h e c onc ur r e nt  t h rea d s ,  e. g. m o n o p o l i zat i on  of   in stru ction   qu eu es  b y  a th read d u e  to  long -lat en cy lo ad   m i ss es in the last c ache le vel s .  B r anch m i spre di ct i ons  an d m e m o ry-l ev el p a rallelism  can  also  b e  tak e n in to con s id eratio n b y  th e fetch   p o l i c y. In th is  p a per fetch  stag e as a on e  o f  m u ltico r e reso urce is selected   to im p l e m e n t a  d y n a m i c d e sig n  fo r m u lti co re.    Since Tim e Slice fetch  kind i s  the defa ult choice i n   Multi 2Sim , it  s h o u l d  be  up dat e d  t o  im pl em ent   OLS re gression feature [11]  and be a b le to forecas t L 2  data cache m i sses from  historical L1  data cache   m i sses and act ual  L2 dat a  cac he m i sses for p r evi ous r u ns . T o  im pl em ent  t h e abo v e m e nt i o ned  up dat e  o f  f e t c h   stage, for eac h threa d , a  ne w  array wit h  two dim e nsions  to store L 1   data  cache m i sses and t h e c o rresponding  actual L2  data cache m i sses as shown in Figure  3 is  used.  This array represen ts t h e sa m p les window size  param e ter. The stori n g ope r ation  of sam p les is accom p lishe d at  discret e  tim e . This time is  m easure d   by  n u m b e r of in st ru ction s .  An  i n stru ctio n  coun ter is u s ed  to d e term in e th e ti m e  fo r storin g  th e sam p les. Th e  fun c tion  to calcu late th e  fu t u re L2 d a ta cache miss is ex ist  at th read  lev e l  an d called   regressio n  eng i n e  [2 2 ] .            Figur e  3 .   Fet c hi n g   acc or di n g   t o  pre d i c t e d L 2  D-C a c h e  M i s s es       In  t h is stud y  we ch an g e  in structio n  co un t  p a ra m e ter wh ich  rep r esen ts the time o f  st o r ing  t h e sam p les  and a d dress its effect on pre d iction accuracy of L 2  da ta cache. The  performance  m e tric, pre d ication  acc uracy,  is use d  to m eas ure  L2 data  cac he m i ss com p a r ed by act ual L 2   data cac he miss.    6. 2.   The Proposed Dynamic Fe tch P o licie s  Based  on Data Cache Misses    In  t h is sectio n, th ree  d i fferen t  fetch   p o licie s (EAC H_ LO O P _Fetc h , INC _ Fetch and  WS_Fetch) are   introduced. These policies depe nd on  the  data cache misses values and Ordi nary  Least Square  (OLS)  regression statistic  m e thod.  At real tim e ,  the  relation betwee n L1 a nd L 2  cache  m i sses are update d  dy nam i cal ly  by  cal cul a t i ng OLS  reg r essi o n  coe ffi ci ent s .  The di ffe rence s  am ong t h ese  t h ree  new  pol i c i e s rel y   on t h e cal cul a t i on t i m e  of OLS re gr ess i on c o ef fi ci ents. Th e ti m e  fo r calcu latin g  "OLS  regression   coefficients" c a n  be  one  of t h e followi ng:    1.   EACH_L OOP_Fetch:  At eac h loop if the sy ste m  can acces s the cac he  of l e vel one.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 5 ,  N o . 4 ,  Au gu st 2 015   :   66 9  –  68 4  67 4 2.   INC _ Fetch:  At  each l o op if t h e system  can access th e ca che a n d inst ruction c o unter  has ce rtain  val u e  whi c h i s   de fi n e d as  sam p l i ng  peri od .t hi s  m eans aft e r  It  i s  m easured  by  M i sses Pe r  Ki l o   I n st r u ct i o n s   (M PK I) .   3.   WS_Fetch: At  each loop if the sy ste m  can access the cache, instructio n counte r  is equal to sam p ling  peri od and l o c a tion  of store r eaches t h e m a xim u m  window  size.  The cal c u l a t i on  of  OL S r e g r essi on  coe ffi ci ent s  i s   devel o ped  t h ro u g h  i m pl em ent i ng t h e s o ft ware   fu nct i o n cal l e d  C a l c _ol s_ re g_ coef f ( )  i n  t h e  sim u l a t i on t ool . The  devel o p e d f unct i ons  fo r  t h e m e nt i oned  fet c h  pol i c i e s ar e s h ow n  fi g u re  4 ,   f i gu re  5 a n d  fi g u re  6 .       Meth o d  on e “E ACH_LOOP_F etch ”     start ws_store1()               //window  size stor     {                         ws l[cur r ent_c ach e] [loc]=m i s s [ current_c ache] ;               calc_o ls_r eg_co e ff();    cal c_future_ L 2() ;                         loc ++;                         if(lo c ==ws)     //window size  {                                            z e ro_ w s ();                            lo c=0 ;      }  }    Fi gu re  4.  “EA C H_L O OP _Fe t ch” f u nct i o n  i n  si m u l a t i on t o ol       M e t hod tw o    “INC_F e tc h”   start ws_store2()   //window size s t ore  {    calc_futu r e_L2( ) ;   ins_count++;  if(ins_count==5 00)  //Instruction  count             {                         ws l[cur r ent_c ach e] [loc]=m i s s [ current_c ache]                         ins _ co unt=0;                         loc ++;                         calc_ols_r e g_coeff();                       if( l oc == w s )         {         zero_ws();       lo c=0;                               }                  }  }     Fi gu re  5.   “E A C H_L O OP _Fe t ch” f u nct i o n  i n  si m u l a t i on t o ol                             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       Title o f  ma nu scrip t  is sh o r t  an d clea r, imp lies resea r ch resu lts (First Au tho r )  67 5 M e t hod thr e e “WS_F e tc h”                                start ws_store3( )  //window size  store  {           calc_future_ L2();            ins_count++;          if( i ns_count==500)  //Instru c tion coun t             {   ws l[current_c ac he] [ loc] =m is s [ c u rrent_c ach e]        ins_count=0;     loc+ +;                        if( l oc==ws)   //window size         {              ca lc_o ls_r eg _coeff();             z e ro_w s ();           lo c=0 ;          }             }   }       Fi gu re  6.  “ W S _ Fet c h”  “E AC H_ LO OP _Fet c h ”  fu nct i o n i n   sim u l a t i on t o ol       4.   DYNAMIC  FETCH POLICIES B A SE D ON T R ANSAC TION   METR IC S WITH VA RIA B LE   FETCH QUE U E  SIZ E   The si m u l a ti on t ool  su p p o r t s  a set  of param e t e rs that specify how st ages are orga nized in  m u l tith read ed  d e sign . Stag es can b e  sh ared  am o n g  thread s  o r   p r iv ate  p e r thread ex cep t  ex ecu tion   stag e,  wh ich  is sh ared  b y  d e fi n ition  o f  m u ltith read . In  th is  sectio n ,  th e sh ared  allo cated  reso urces are  u s ed .  W e   foc u s   o n  fet c h   q u e u e  as   a  s h ared   res o urce . Ou r pr o b l e m  is ho w t o  di st ri but e t h e fet c h  que ue f o r m u l t i c or e   am ong  t h e t h r eads  by  a  dy n a m i c way ?    T h e si ze  of  fet c h  que ue i s  cha nge d  dy nam i cal l y  am ong t h e  t h rea d s   during the run time. The deviation fr om  the  baseline in allocated fetc h  queue  resource is done according t o   tran saction  m e tric. Th is tran sactio n  m e t r i c  [ 18]  [ 2 3]  i s   m odi fi ed . It  i s  def i ned as t h e  rat i o  bet w een t h e num be r   of i n st ru ct i ons  i n  com m i t  queue t o  t h e s u m  of t h e  n u m b er of i n st ruct i o n s  i n  m i cro o p e r at i on c o de ( o pco d e )   que ue,  fet c h  qu eue a n d  o r der  bu ffe r.       T r a n sa ctionmetric               /                  /   (1 )                              It is also  u s ed   to  d i fferen tiate b e tween  th e t h read s, it can  b e  d e fin e d  as an  ev alu a tion   metric. Th is   fetch   po licy is  n a m e d  as Maxi m u m  Tran sact io n po licy,   MT RANS, which increm ents  the  allocated  res o urces   fo r a speci fi c t h rea d . T h i s  t h r ead m u st  have  m a xim u m  val u e o f  t r ansact i on m e t r i c . So, i t  shoul d ha ve m o re  resources to speed   u p  th e ex ecu tio n of its i n stru ction s .    Th e im p l e m en t a tio n  of th is  fetch  po licy is do n e   b y   di vi di n g  fet c h q u e u e s i ze equal l y  f o r  al l  t h reads .     The calculation of transacti o n m e tric  is perform e d pe ri odically after som e  cyc l es ca lled epoc h for each  threa d .  After e ach e poc h, an additional re s o urce is  gr a n t e d  gra dually in steps. T h is  means that aft e r each  epoc h t h e re di st ri but i o n o p er at i on i s  do ne b y  deduct i o n t h e fet c h que ue  ent r i e s fr om  each t h rea d  (p r o cessi ng   node ) a n d add  these  values t o   the active t h rea d .    Th e  d e v e lop e d p s eu do  cod e   fo r  MTR A N S  i s  show n in   f i gu r e  7. In  t h is  alg o r ith m ,  MTRA N S , th e  activ e th read  is th e th read  th at h a s th e m a x i mu m  tran sactio n v a lu e. Th e num b e r o f  in stru ctio n s  m i g r ated  fro m   one t h rea d  t o  anot her i s  cal l e d st ep. F o r e x am pl e, If t h e m u lt i c ore pr oc essor  have t w o  cores, eac h core ha s  two threads a n d the fetch  que ue size is 64, so each thread   will take 16 entries in th e fetch queue .  Assume the   ep o c h  is 10 00   in stru ction  and th e step  is 2 .  After  1 000  in st ru ction s , th e tran saction  m e tric is calcu lated  b a sed  on  eq uat i o n ( 1 ) .   W e  t a ke  2 i n s t ruct i o n e n t r i e s  fr om  fet c h q u e ue assi gne d  f o r t h ree  t h r ead s an d a d d  t h em  t o  t h e   fetch  que ue siz e  of the active  threa d  (say t h read  2). In  this  case, the size  of fetc h  que u e for t h rea d 1, thread  3  an d thread 4 will b e  14   wh ile  for thread   2   will b e  20 .          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 5 ,  N o . 4 ,  Au gu st 2 015   :   66 9  –  68 4  67 6 MTRANS   // se lec t   thread  w ith m a xim u m  tra n saction  reg a rdl e ss data  m i sses  get_thrd_max_Transacton()   {  for(i=0;i<4;i++)   //  The us ed multicore model cons ists of 2                                    / /   core s ,  ea ch on e h a s  2  thre ads .         {          if( t hrd_max_ t rans==i)continu e ;          q_sz[i] = q_s z[i] -step _q;         if(q_sz[i] <=q _sz_min)         q_sz[i] =q_sz_min;         q_sz[thrd_max_trans] =          queue_sz[ thr d_max_] +step_q;         if(q_sz[thrd_ m ax_ trans] >=q _sz_max)         queue_sz [thr d_max_ tr ansaction] =  queu e _sz  _max;         break ;   }  }    Fi gu re  7.  M T R A N S  f u nct i o n       5.   DY N A MI C F ETCH  P O LI CIES  B A SE D   ON   TR AN SA CTIO N METRIC S AN D D A TA C A C H E   MISS WITH  VARIABLE  FETCH QUE U E SIZ E    Two  n e w  t h r e ad  selection  alg o r ith m s  f o r   fetch  po licy h a v e   b een   pr oposed  in th is sect io n .  Th e f i r s t   alg o rith m  is Max i m u m  Tran saction   No  Max  Misses al g o rith m  (MTNMM) wh ich is u s ed  t o  i n cremen t th e  allocated res o urce i.e .  (i ncre asing t h e size  of  fetch  queue  to accomm odate  m o re  instructions) for  s p ecific  t h rea d . T h i s  t h read m u st  ha ve  m a xim u m  value  of t r a n sact i o n  m e t r i c  and  m u st  not  ha ve  t h e m a xim u m   m i sses  o f   L1   d a ta cach e.  In th is case, th e t h read  will g a i n  mo re  reso urces  to  sp eed   up  th e ex ecu tion   o f  it s  instructions. Howe ve r, if it does  not  have t h e m a xi m u m   misses for L1  data cache ,  the n  it will have  only the   assigne d  size of  fetc h que ue,  t h e defa ult  assigne d fetch qu e u e size  (baseli n e). T h is m eans that at each e poc h,  the tra n saction  metric is recalculated to select the  active  thre ad a n d dete rm ine  the   size of fetch  que u e.   The conce p t of the second  algorithm   MICRO_C OUNT is th e sa me  as MTNMM, h o wev e r th e  sel ect ed t h read  m u st  not   have  m i nim u m  opc ode  i n  m i cr o opcode queue. The  i n creas i n g in   r e sour ce allo cati on  will b e  gran ted to  th e activ e t h read  as if it has no t th e m i n i m u m n u m b e r o f   op cod e  in   micro _ o p c od e  q u e u e .  The  pse u d o  c o de t h es e t w o a l go ri t h m s  are st at ed i n   fi g u r e  8 a n d fi gu re  9  whi l e   fl o w c h art s  a r e  depi c t ed i n   Fig u r e  10   an d Fig u r e  11 .      // MTNMM     //s ele c t  thr ead w ith m a xim u m  tra n s action  and  it  h a s  not m a xim u m  dat a   cach e m i s s e s  in  L1.   //get_ t hrd_max_ T rans()   get_thrd_max_Transaction()   {   get_ thrd_max_miss();    for(i=0 ;i<4 ; i++) {        if(thrd_max_tr a ns==i)   continu e ;  //ex c lude  th e thr ead wi th m a xim u m  data  ca che  m i sse                  if(thrd_m ax_trans ==thrd_ m ax_misses)    continue;  q_sz[i] =q_sz[i] - s tep _q;    if(q_sz [i] < = q_sz_min)               q_sz[i] =q_sz_min;   q_sz [thrd_max _trans]   = q_s z[thrd_max_trans]+step_q;   if(q_sz  [thrd_max_ tr ans] >= q_sz _max)     q_sz[thrd_max_ t rans] = q_sz _max;   break ;   }  }    Fi gu re  8.  M T N M M   fu nct i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J ECE   I S SN :  208 8-8 7 0 8       Title o f  ma nu scrip t  is sh o r t  an d clea r, imp lies resea r ch resu lts (First Au tho r )  67 7 //MICRO_COU NT  //sele c t  thr ead  th at h a s m a xim u m  transa ction  and   m i nim u m  opcode in  //m ic ro opco d e queu e .     get_thrd_min_o pcode() //  select th e  thread  of  m i nim u m  opcode                                 {         uopq_count( c ore,thr ead) ;  //get micro op code count for  each  thr ead            min_micr=0;f r st=0;         for(i=0 ;i<4 ; i++) {          if(frst==0){min_micr=micr _count[0] ;thrd_min_micr=0;frst=1 ; }                                 if( m icr_count[i] = =0) continue;                                 if( m icr_count[i] < min_micr){thrd_min_micr=i;}                                    }  }    get_thrd_max_Transaction () //get_thrd_max_Tran s ()  {  for(i=0; i <4; i ++) {                   if(thrd_m ax_trans==i)con tinue;  //ex c lude  th e thr ead wi th m i ni mu m opcode  in micro opcode queu e .                                    if(thrd_m in_micr   == thrd _max_trans)continue;                    q_sz[i] =q_sz[i] -step _q;                     if(q_s z [i] <= q_sz_min)                   q_sz[i] =q_sz_min;                   q_sz [thr d_max_t rans]  =q_sz[thrd_max_tr a ns] + step_q;                   if(q_s z [thrd_max_ trans] >= q_sz _max)                     q_sz[th rd _max_trans] = q_sz _max;                   bre a k;                           }  }    Fi gu re 9.   M I C R O_C O U N T f unct i o n            Figure 10.   D yna m i c r e so ur ces allo catio n f l ow ch art for MTRANS algo rithm     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN :  2 088 -87 08  I J ECE Vo l. 5 ,  N o . 4 ,  Au gu st 2 015   :   66 9  –  68 4  67 8     Figure 11.   Dyna m i c resources  allocation fl ow ch ar t for  MTN MM algo r ithm      6.   SIMULATION RESULTS  A lo t  of sim u la ted  exp e rim e n t s h a v e   b e en  con d u c ted using  t h e m o d i fied si m u la tio n  too l ,  Mu lti2 Sim ,   t o  chec k t h e  va l i d i t y  of t h e  p r op ose d  a p pr oa ches.      6. 1.   The Modified  Simulati on T o ol    Mu lti2 Sim   is  m o d i fied  to  inco rpo r ate m o re o p tion s  and   i m p l e m en t OSL. Figu re  12  an d   Figu re  13  illu strate th e effect o f  ch an g i ng  th e sam p lin g ti m e  o n    th e relatio n  b e tween  actu a l d a ta cach e m i sses at  lev e l   one  (L1) and the  pre d icted value of  da ta cache misses in data cache level two (L2) .   It is actu a l read ing  v a lue  of  data cache misses in DL2  m i nus the pre d icted val u e of data cache misses in DL 2 for each wi ndows array   si ze. T h e  ex pe r i m e nt s ha ve  be en  re peat ed  f o r  di f f e r ent   va lu es  o f   w i nd ow arr a y size and instr u ction coun t.  W e   tried to  find the val u es  of t h ese  param e te rs at  which t h e highest pre d iction  accurac y  by changi ng one   param e t e r of t h em  and fi x  t h e ot he r an d  vi c e  versa .   As s h o w n i n  Fi gu re 1 3 , t h e  hi ghest   pre d i c t i on acc uracy  i s   occu rre d at  i n s t ruct i o n c o u n t   (sam pl i ng t i m e) =  1 0 0 0  a n d  w i nd ows  ar ray  si ze eq ual  7 .           A s s i g n  re so urc e s f o r   thr e a d s un if orm l y   Star t Tak e  bas e li n e Increm ent c o unter s Th read   Behavio r anal y s i s E poc h s =m a x ? Acces s alloca te d   res our ces   Metr ic ca lc ul at io n U pda te a l l o ca te d res our ce Th r e ad  s e l e cti o n   No Ye s Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.