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亚洲高校52年来唯二!清华团队入选芯片顶会MICRO最佳论文提名
时间:2019-10-30 19:41 来源:网络整理 浏览量

芯潮(ID:aichip001)文 | 心缘

芯潮10月17日消息,今日,清华大学微电子所魏少军、刘雷波团队获计算机体系结构顶级会议MICRO最佳论文提名!该团队提出新型并发控制算法,能将事务内存系统性能提升至英特尔处理器内置TSX指令集的8倍以上。

这是亚洲高校及科研机构在MICRO 52年历史上第二次获得最佳论文提名,论文的第一作者是李兆石博士,通讯作者是刘雷波教授。

智东西第一时间联系采访了刘雷波教授,广东快乐十分他告诉智东西,在主流的英特尔至强系列处理器中,TSX (Transactional Synchronization Extension, 事务同步扩展)指令集就是基于本文在研究的事务内存模型的。本文的研究成果可以解决现有英特尔处理器中TSX指令级的实现中,为了确保高并发场景下事务同步的正确性带来的性能代价过大的问题。

他表示,本研究提出的算法对硬件平台无限制,也可以以专用逻辑设计的方法,集成到现有的处理器设计中。

广东快乐十分除这篇论文外,另有五篇论文获最佳论文提名。最终,《Simba:基于多芯片模块架构的扩展深度学习推理(Simba:Scaling Deep-Learning Inference with Multi-Chip-Module-Based Architecture)》和《STT:对投机访问数据的全面保护(Speculative Taint Tracking (STT): A Comprehensive Protection for Speculatively Accessed Data)》获得最佳论文。

在芯潮头条号后台回复” MICRO “,可获取清华团队论文及最佳论文下载。 一、解决现有事务内存的性能和访问撤销痛点

国际微架构大会MICRO(International Symposium on Microarchitecture),是计算机体系结构领域的重要会议,与ISCA、HPCA、ASPLOS并列计算机体系结构四大顶级会议,论文录取率通常在21%左右。

广东快乐十分神经网络加速器、专用加速器结构、DRAM、持久性内存、GPU加速器、近内存加速器等,都在MICRO上被首次提出。

第52届国际微架构会议MICRO在美国俄亥俄州哥伦布市举办。会议期间,清华大学魏少军教授、刘雷波教授团队在会上做了题为《应用于事务内存的乐观并发控制算法的FPGA加速(FPGA-Accelerated Optimistic Concurrency Control for Transactional Memory)》的报告。

▲清华大学李兆石博士在MICRO 2019上作报告

广东快乐十分刘海波教授还通俗地介绍了该算法和应用意义,事务内存模型将多笔内存的读写请求打包成一个事务。事务内存系统将各个事务独立地(Isolation)、整体地(Atomicity)进行处理。因为事务内存为并行程序开发提供了一种高层次的同步方法,所以它被广泛用于帮助程序员表达并行性、设计并发数据结构、确保非挥发内存(non-volatile memory)的数据持久性(Durability)等应用下。

事务内存(TM)被认为是解决现有多任务并行时线程间同步问题的一种有前景的替代方法,在编程社区和体系结构社区中都吸引了广泛的关注,而现有同步操作常常是释放应用程序并行性的最大绊脚石。

清华团队发现现有事务内存系统在高并发场景下,由于判断算法的简化和不精确,引起许多不必要的访问撤销,导致性能受限。

广东快乐十分为了解决上述缺陷,该研究团队利用数学的序关系理论分析了常见的事务内存一致性模型,然后为了解决上述固有缺陷,降低访问撤销率及性能开销,研究团队设计了立足于并行编程使用的事务内存方法(ROCoCoTM),并利用可重构架构的空间计算特性加速该算法。

广东快乐十分▲该研究提出的新型并发控制算法在可重构架构上的实现

如图所示,事务之间的读写依赖关系在可重构架构上的Manager模块以矩阵的形式在空间上平铺开来,以此更高效地检索并更新事务间读写依赖关系。之后在CPU-FPGA异构可重构系统上实现了基于该算法的高性能的事务内存系统的原型系统。

广东快乐十分与综合基准测试中的2PL和TOCC算法相比,ROCoCo算法最多可将访问撤销率降低56.2%和20.2%。

整个系统在英特尔的HARP2平台上实现,并使用STAMP测试集进行事务内存系统性能评估。

广东快乐十分实验显示,该算法相比英特尔处理器内置的TSX(Transactional Synchronization Extension,事务同步扩展)指令集获得了8.05倍的性能提升。

广东快乐十分鉴于商用CPU-FPGA平台的部署快速普及,ROCoCoTM算法有望软件程序员铺平了道路,使他们可以借助高级事务抽象来利用异构计算资源。

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