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![1.8.1 CPUの待ち時間
• 今までのワーストケースで1wordを読み出す時間を計算
• tL1 = 1 Clock
• tL2 = 16 Clock (8 × 2CPUの半分のクロックで動作と過程)
• tDDR3 = 28 Clock (7 × 4 CPUバスの半分のクロックで動作と過程)
• tAllMiss = tL1 + tL2 + tDDR3 = 45 [Clock]
• CPUやシステムによって上記の値は全然違います。
• 実際の値を適用すると、もっとすごいことになります。
• http://www.7-cpu.com/cpu/Cortex-A9.html](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-20-320.jpg)
![1.8.2 キャッシュヒット率を
考慮
• キャッシュヒット率（仮定）
• L1、L2ともにhit率 = 90.0%と仮定。
• Avarage AccessTime = tL1×0.9 + tL2 × (1 - 0.9) + tDDR3 × (1 - 0.9) × 0.9
= 4.22[clock]
• バスクロックが遅いと？
• 同一クロックであっても外部バス速度が遅いCPUがあります。
• 例：Core2Duo 667MHz、Celeron 533MHz
• Avarage AccessTime = tL1×0.9 + (tL2 × (1 - 0.9) + tDDR3 × (1 - 0.9) ×
0.9) × 667/533 = 5.05[clock]
• ざっくり計算です。](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-21-320.jpg)
![1.9.1 通常のループ
• src[row] += dst[row][col]
• dstのサイズ＞＞キャッシュ
• キャッシュ1ラインの
ワード数ごとにキャッシュ
ミスヒット。
0
1
dst
9
row
0 0
1
src
65535
1 0
9 65534
9 65535
row col
キャッシュ
サイズ
for (unsigned long row = 0; row < ROW_SIZE; row++) {
for (unsigned long col = 0; col < COL_SIZE; col++) {
*(dst + row) += *(src + row * COL_SIZE + col);
}
}](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-25-320.jpg)
![1.9.5 行列計算
• 普通にアルゴリズムを書くと、先ほどの「普通のルー
プ」と「残念なループ」の組み合わせになる。
• 片方をわざと行列を入れ替えて定義する
int A[row][col];
int B[col]row];
int A[row][col];
int B[row][col];](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-29-320.jpg)
![1.9.7 フォールスシェアリング
解決策
• 複数のスレッドで共有する必要の無いデータはアドレス
が64バイト以上離れるようにする。
Core1 Core2
Cache Line Cache Line
DRAM
void worker_thread1(void) {
for (int i = 0; i < MAX; i++)
dstArea[0] += srcArea[i];
}
void worker_thread2(void) {
for (int i = 0; i < MAX; i++)
dstArea[1] += srcArea[i];
}
void worker_thread3(void) {
for (int i = 0; i < MAX; i++)
dstArea[64] += srcArea[i];
}
thread1と2はフォールスシェアリング
thread1と3は無し](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-31-320.jpg)
![1.9.8 実験結果：ループ
• 「残念なループ」はキャッシュヒッ
ト率が低く、DRAMアクセスが多
い。
• 「ブロッキング」はDRAMアクセス
が少ない。
• 簡単なプログラムのため差が出
にくかったかも。
• テストプログラム以外のプロセ
スのカウント値も含まれている
と思われます。
時間[S] L1 HIT
DRAM
READ
普通 1.68 99.82 5542MB
残念 14.09 89.54 41100MB
ブロッキ
ング
1.63 99.95 283MB
アンロー
リング
1.62 99.91 5460MB](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-32-320.jpg)
![1.9.9 実験結果：行列計算/シェ
アリング
• 行列を入れ替えるとキャッシュ
ヒット率が向上しDRAMアクセス
が減る。
• フォールスシェアリングを回避
することによりDRAMアクセスが
半分になっている。
• 「ループ」、「行列計算」、
「シェアリング」はそれぞれ
異なるテストプログラムを実
行しています。
時間[S] L1 HIT
DRAM
READ
通常 13.33 92.30 49.8GB
行列
入れ替
2.06 99.75 10.7GB
時間[S] L1 HIT
DRAM
READ
FALSE
SHARE
10.54 95.42 926MB
NONE
SHARED
4.62 98.77 421MB](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-33-320.jpg)
![2.2 処理時間
• 入力してから出力が得られる
までの時間を処理時間と定義
します。
• CPUの場合、メモリから命
令を読み出し、結果を書き
込むまでの時間をクロック
数で表現します。
• これをCPI(Clock Per
Instruction)と呼びます。
メモリ
CPU
t[clocks]](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-36-320.jpg)
![2.9 パイプラインの限界
• パイプラインとキャッシュにより、理論上は
最速で1クロックあたり1命令実行。＝1.0[IPC]
• IPC = Instruction Per Clock
• どんなに工夫してもIPCは1.0の壁を超えるこ
とは不可能。](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-43-320.jpg)
![7.3 FALSE SHARING実験
• 実験
• ２つのスレッドが異なるアドレスにデータを書き続ける
• 隣り合ったアドレス、64バイトずらしたアドレスへの書き込みの違い
• 異なる物理コア、同一物理コア内の異なる論理コア
アドレスオフセット/コア 同一物理コア 異なる物理コア
1バイト 2.5[s] 3.7[s]
64バイト 2.5[s] 1.6[s]](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-66-320.jpg)
![7.5 PRODUCER CONSUMER
実験
• Model1とModel2の比較
• Model1はキャッシュが同一
• Model2はキャッシュが異なるため、コヒーレンシ制御が多発
MODEL/コア 同一論理
同物理
異論理
異物理
MODEL1
3.6[s] 2.4[s] 1.9[s]
99.9[%] 99.9[%] 99.9[%]
MODEL2
3.3[s] 2.4[s] 2.1[s]
99.9[%] 99.9[%] 98.9[%]](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-68-320.jpg)
![7.7 HARDWARETHREADINGと
SUPERSCALER実験
• 実験１
• 加算だけを行うスレッドを２つ実行
• 実験２
• 除算だけを行うスレッドを２つ実行
スレッド/コア
同一
論理
同一物理
異論理
異物理
加算 3.4[s] 1.8[s] 1.9[s]
除算 4.2[s] 3.4[s] 2.2[s]](https://image.slidesharecdn.com/codejp2015cpu-150813144631-lva1-app6892/85/Code-jp2015-cpu-70-320.jpg)
Code jp2015 cpuの話
- 1. CPUとプログラム Code 2015 in定山渓 発表資料 niiyama.sh
- 2. CPUとプログラム • 本日は以下の４つのテーマについてお話しします • キャッシュ •パイプライン • スーパースカラー • マルチコアとハイパースレッディング • 過去に発表済みの資料、今後の発表予定資料からの抜粋になります • http://www.slideshare.net/dorniiyama
- 3.
- 4. 1.1 ハードウェア構成 • 左図の構成で説明を進めます •CPUによって実装が異なるので、機 種固有の説明は省きます。 • 私なりに考えた「キャッシュの基礎 を理解する」ための仮想CPUです。 • 「そこそこ」ワーストケースで考えま す。 • L1、L2キャッシュはミスヒット。 • 細かい用語は後ほど。 Chip Processor CPU Core L2 Cache Mem Ctrl DRAM PCIe HW… MMU L1 Cache
- 5. 1.2 メモリからデータを 読み出してみよう • 例えば、以下のC言語プ ログラム上は左の赤枠の ような命令に置き換えら れます。 •※ARM命令の場合 int hoge = *__bss_start__;
- 6. 1.3 その前に…レジスタって？ • パソコン初心者向け説明 •CPUはメモリに情報を 置く • メモリに入りきらない ときはHDDに退避 CPU DRAM HDD 実はCPUはメモリに直接アクセスできません
- 7. 1.4 レジスタ＝CPU内部メモリ • CPUはレジスタのデータに対して のみ演算可能。 •メモリの値を直接制御できない。 • データ読み出しはメモリから レジスタに転送し、レジスタ を読む。 • データ書き込みはレジスタに 書き、レジスタの内容をメモ リに転送する。 CPU DRAM HDD 演算回路 レジスタ レジスタ キャッシュ
- 8. 1.5 LEVEL 1CACHE • CPUが最初にアクセスす るメモリ領域 • 一番高速＆一番サイズが 小さいメモリ • CPUクロックと同一ク ロックで読み書き可能 • 数k∼数100kBytes程度 MMU 物理アドレス Level 1 Cache データ物理アドレス データ物理アドレス データ物理アドレス データ物理アドレス Miss Hit Hit
- 9. 1.5.1 DETAILS OFCACHE Level 1 Cache アドレス 00000000000000000 000000000 000000 データ(1 word) 00000000 00000000 00000000 00000000 Cache Entry Table タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ =? データ1 1 word (4bytes) データ2 データ3 データn① ② ③ 0 1 511
- 10. 1.5.2 N-WAY ASSOCIATIVE CACHE •nウェイアソシアティブ • キャッシュが複数(n)毎 • 同一インデックスに対 して複数エントリを持 つことでヒット率向上。 Cache Entry Table Cache Entry Table Cache Entry Table Cache Entry Table タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ タグ(上位アドレス) データ アドレス 000000000000000000 000000000 00000 =? Hit or M
- 11. 1.5.3 MISS HIT! •キャッシュ内のデータをライトバッ ク • データを読み込むためのキャッ シュエントリを確保するため。 • LRU/ランダム/ラウンドロビン • L2キャッシュから読み出し • 読み出し終わるまでCPUはス トール（パイプライン完全停止） L2 Cache Level 1 Cache データ物理アドレス データ物理アドレス データ物理アドレス データ物理アドレス
- 12. 1.6 LEVEL 2 CACHE AboutLevel 2 Cache Processor CPU Core L2 Cache Mem Ctrl DRAM PCIe HW… MMU L1 Cache
- 13. 1.6.1 LEVEL2 CACHE SEQUENCE Address 確定 Tag 出力 比較 Data 出力 確定 BusClock L1 Cacheがアドレスを出力 L2 cacheがアドレスを確定 Tag読み出し制御 Tagが出力される Tag比較 -> Hit ! Data読み出し制御 Dataが出力される L1 Cacheへデータを返す 読み出しに8 Clock必要
- 14. 1.7 DYNAMIC RANDOM ACCESS MEMORY About DRAM Processor CPUCore L2 Cache Mem Ctrl DRAM PCIe HW… MMU L1 Cache
- 15. 1.7.1 外部デバイスアクセス • DRAMは外部デバイス •制御用のHWが必要 • 非常に低速 • CPUクロックの5∼10 分の1
- 16.
- 17. 1.7.3 DDR3-SDRAM STATE CHART •DDR3-SDRAMの内部状態遷移図 • HW IPとして提供されること が多いのでこれを理解してい る人は少ないと思います。 • 重要キーワード • ModeRegister • プリチャージ • リフレッシュ
- 18. 1.7.4 DRAMとキャッシュ • DRAMはキャッシュに接続さ れる前提で機能実装 •ラインフィルに必要なバー ストモード • 全てシングルアクセスす ると致命的に遅い • 要求されたデータから順 にリード可能 Single Word Read = 7 Clock/Word 8 Words Burst Read = 1.25 Clock/Word (10 Clock / 8 Words) DRAMとキャッシュは密接な関係にあります
- 19. 1.8 ヒット率と アクセス時間 に関する考察 Consideration Processor CPU Core L2Cache Mem Ctrl DRAM PCIe HW… MMU L1 Cache ？
- 20. 1.8.1 CPUの待ち時間 • 今までのワーストケースで1wordを読み出す時間を計算 •tL1 = 1 Clock • tL2 = 16 Clock (8 × 2CPUの半分のクロックで動作と過程) • tDDR3 = 28 Clock (7 × 4 CPUバスの半分のクロックで動作と過程) • tAllMiss = tL1 + tL2 + tDDR3 = 45 [Clock] • CPUやシステムによって上記の値は全然違います。 • 実際の値を適用すると、もっとすごいことになります。 • http://www.7-cpu.com/cpu/Cortex-A9.html
- 21. 1.8.2 キャッシュヒット率を 考慮 • キャッシュヒット率（仮定） •L1、L2ともにhit率 = 90.0%と仮定。 • Avarage AccessTime = tL1×0.9 + tL2 × (1 - 0.9) + tDDR3 × (1 - 0.9) × 0.9 = 4.22[clock] • バスクロックが遅いと？ • 同一クロックであっても外部バス速度が遅いCPUがあります。 • 例：Core2Duo 667MHz、Celeron 533MHz • Avarage AccessTime = tL1×0.9 + (tL2 × (1 - 0.9) + tDDR3 × (1 - 0.9) × 0.9) × 667/533 = 5.05[clock] • ざっくり計算です。
- 22.
- 23. 1.9 実験 Study Processor CPU Core L2Cache Mem Ctrl DRAM PCIe HW… MMU L1 Cache ？
- 24. • Intel PerformanceCounter Monitorで実験してみましょう。 • 通常のループ • 残念なループ • ブロッキング • アンローリング • 行列計算 • フォールスシェアリング
- 25. 1.9.1 通常のループ • src[row]+= dst[row][col] • dstのサイズ＞＞キャッシュ • キャッシュ1ラインの ワード数ごとにキャッシュ ミスヒット。 0 1 dst 9 row 0 0 1 src 65535 1 0 9 65534 9 65535 row col キャッシュ サイズ for (unsigned long row = 0; row < ROW_SIZE; row++) { for (unsigned long col = 0; col < COL_SIZE; col++) { *(dst + row) += *(src + row * COL_SIZE + col); } }
- 26. 1.9.2 残念なループ • rowのインクリメントを先 にする。 •インクリメント>>キャッ シュ • 毎回ミスヒットする。 0 1 dst 9 row 0 0 1 src 65535 1 0 9 65534 9 65535 row col キャッシュ サイズ for (unsigned long col = 0; col < COL_SIZE; col++) { for (unsigned long row = 0; row < ROW_SIZE; row++) { *(dst + row) += *(src + row * COL_SIZE + col); } }
- 27. 1.9.3 ブロッキング • キャッシュサイズの範囲内 で一通り処理する。 •終わったら次の領域に移る。 • ミスヒットが格段に減る。 for (int Blk = 0; Blk < COL_SIZE; Blk += BLKSIZE) { for (int row = 0; row < ROW_SIZE; row++) { for (int col = Blk; col < Blk + BLKSIZE; col++) { *(dst + row) += *(src + Blk * BLKSIZE + col); } } 0 1 dst 9 row 0 0 1 src 65535 1 0 9 65534 9 65535 row col キャッシュ サイズ ブロック サイズ
- 28. 1.9.4 ループアンローリング • ループ処理を展開して分岐命 令を削減 •展開しすぎるとプログラム が大きくなり、命令キャッ シュミスが増える for (unsigned long row = 0; row < ROW_SIZE; row++) { for (unsigned long col = 0; col < COL_SIZE;) { *(data_dst + row) += *(data_src + row * COL_SIZE + col++); *(data_dst + row) += *(data_src + row * COL_SIZE + col++); *(data_dst + row) += *(data_src + row * COL_SIZE + col++); …略… *(data_dst + row) += *(data_src + row * COL_SIZE + col++); } } 処理 インクリメント 分岐判定 処理 インクリメント 分岐判定 処理 インクリメント 分岐判定 処理 インクリメント 処理 インクリメント 処理 インクリメント … … 実行命令数が減る ＝処理時間も減る プログラムサイズは 増える
- 29. 1.9.5 行列計算 • 普通にアルゴリズムを書くと、先ほどの「普通のルー プ」と「残念なループ」の組み合わせになる。 •片方をわざと行列を入れ替えて定義する int A[row][col]; int B[col]row]; int A[row][col]; int B[row][col];
- 30. 1.9.6 フォールスシェアリング • 複数のスレッドが同一キャッシュラインのデー タにライトアクセスするときに発生し得る問題。 Core1Core2 Cache Line Cache Line DRAM Core 1とCore2は異なるアドレスにライトする。 アドレスは異なるが、キャッシュラインは同一。 Core1がデータを書き換える。 他コアもキャッシュしているため、DRAMにライトバック。 Core2はDRAMとキャッシュが不一致のため、キャッシュさ れていたデータは「無効（データ無し）」とする。 Core2がデータを書き換える。 ミスヒットが発生し、DRAMからデータを読み出す。
- 31. 1.9.7 フォールスシェアリング 解決策 • 複数のスレッドで共有する必要の無いデータはアドレス が64バイト以上離れるようにする。 Core1Core2 Cache Line Cache Line DRAM void worker_thread1(void) { for (int i = 0; i < MAX; i++) dstArea[0] += srcArea[i]; } void worker_thread2(void) { for (int i = 0; i < MAX; i++) dstArea[1] += srcArea[i]; } void worker_thread3(void) { for (int i = 0; i < MAX; i++) dstArea[64] += srcArea[i]; } thread1と2はフォールスシェアリング thread1と3は無し
- 32. 1.9.8 実験結果：ループ • 「残念なループ」はキャッシュヒッ ト率が低く、DRAMアクセスが多 い。 •「ブロッキング」はDRAMアクセス が少ない。 • 簡単なプログラムのため差が出 にくかったかも。 • テストプログラム以外のプロセ スのカウント値も含まれている と思われます。 時間[S] L1 HIT DRAM READ 普通 1.68 99.82 5542MB 残念 14.09 89.54 41100MB ブロッキ ング 1.63 99.95 283MB アンロー リング 1.62 99.91 5460MB
- 33. 1.9.9 実験結果：行列計算/シェ アリング • 行列を入れ替えるとキャッシュ ヒット率が向上しDRAMアクセス が減る。 •フォールスシェアリングを回避 することによりDRAMアクセスが 半分になっている。 • 「ループ」、「行列計算」、 「シェアリング」はそれぞれ 異なるテストプログラムを実 行しています。 時間[S] L1 HIT DRAM READ 通常 13.33 92.30 49.8GB 行列 入れ替 2.06 99.75 10.7GB 時間[S] L1 HIT DRAM READ FALSE SHARE 10.54 95.42 926MB NONE SHARED 4.62 98.77 421MB
- 34.
- 35. 2.1 入力と出力 • 装置には必ず「入力」、 「出力」があり、「入力」 から「出力」が得られる までに「時間」が必要と なります。 •CPUも「命令」を入力と し、「データ」を出力し ます。 装置 お金 ジュース CPU 命令 データ データ
- 36. 2.2 処理時間 • 入力してから出力が得られる までの時間を処理時間と定義 します。 •CPUの場合、メモリから命 令を読み出し、結果を書き 込むまでの時間をクロック 数で表現します。 • これをCPI(Clock Per Instruction)と呼びます。 メモリ CPU t[clocks]
- 37. 2.3 CPI値の例 CPI 8086 15 802866 80486 1.7 Xeon 0.25 CPI値は実行するプログラムにもよって異なるので、あくまでも 参考値です。（参考文献2と5より）
- 38.
- 39.
- 40.
- 41. 2.7 パイプラインの例 • CPUの命令実行部分を機能的に分 割したもの •IF：命令フェッチ • RF：命令デコード • EX：命令実行 • MEM：保存先計算 • WR：保存（メモリ/レジスタ） IF RF EX ME WR この順で命令を実行 5クロックで1命令を実行
- 42. 2.8 命令の同時実行 IF RFEX ME WR IF RF EX ME WR IF RF EX ME WR IF RF EX ME WR IF RF EX ME WR IF RF EX ME WR 命令1 命令2 命令6 同時に5命令を実行可能 毎1クロック毎に1命令実行完了
- 43. 2.9 パイプラインの限界 • パイプラインとキャッシュにより、理論上は 最速で1クロックあたり1命令実行。＝1.0[IPC] •IPC = Instruction Per Clock • どんなに工夫してもIPCは1.0の壁を超えるこ とは不可能。
- 44. 2.10 IPCを1.0以上にする解決策 は？ • 実行回路を複数用意する •スーパスカラー • マルチコア • ハードウェアスレッディ ング
- 45.
- 46. 3.1 スーパスカラーの概念 • CPUコア内部にパイプラ インを複数用意 •命令を同時実行するこ とで高速化 • ソフトウェアからは並 列実行数不明 IF RF EX ME WR パイプライン1段 パイプライン2段 IF RF EX ME WR IF RF EX ME WR RAM(Cache) Register RAM(Cache) Register
- 47. 3.2 スーパースカラーの実際1 Inst Decoder RFEX ME WR Inst Cache Inst Decoder Inst Queue Inst Inst Inst Inst RF EX ME WR Data CacheRegister Register • スーパスカラーの実際のパイプライン • 複数命令を同時に読み出してデコード • 複数命令をキューに入れる • 依存性が無い命令を同時実行 全部が複数あるわけではない
- 48. 3.3 スーパースカラーの実際2 • EXは対称ではない •SandyBridgeは演算が3way、メモリ制御が3way • 同時実行する可能性が高い回路のみ複数実装 引用元：http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20130602_601851.html
- 49.
- 50. 4.1 マルチコアにする目的 • CPUを複数用意する目的 •処理の高速化 • スレッドやプロセスを 同時実行 • 消費電力を抑える • 消費電力を押さえつつ 高速化 汎用PCで一般的な対象マルチプロセッサ(SMP)について説明します
- 51. 4.2 ソフトウェアから見た問題 • 同期 •同一のリソース（メモリ領域）に対するアトミック なアクセス • キャッシュコヒーレンシ • それぞれのコアがキャッシュを持つため、一貫性 を保つ仕組みが必要
- 52. 4.3 同期の問題 • セマフォ等、フラグ状態によ る排他制御が必須 •シングルプロセッサでは割 り込み禁止で実現できる。 • マルチコアはHW支援必 須。 • 共有フラグにアクセスすると きにHWがLock制御 flag = 0：アクセス可能 flag = 1：アクセス不可 CPU1 CPU2 Memory Shared Data Flag
- 53. 4.4 同期問題の解決 • Lock信号を用意 •アトミック命令実行時に Lock信号をアサート（有 効化）する。 • L1キャッシュにアクセス するときはアサートしな い。（コヒーレンシ制御 で解決） CPU1 CPU2 Memory Shared Data Flag Lock
- 54. 4.5 キャッシュコヒーレンシ の問題 • 同じ領域を複数のコアがキャッ シュしている •一方のコアがデータをライ トすると不整合が発生する。 • リードは問題無い。 • キャッシュコヒーレンシプロト コルにより不整合状態を解決 する CPU1 Memory Shared Data L1 cache Shared Data L1 cache Shared Data CPU2
- 55. 4.6 コヒーレンシプロトコル • MESI/MOESIプロトコル •M：Modified • 自分だけがキャッシュ＋DRAMと不 一致 • O：Owned • 他CPUと同内容をキャッシュ＋DRAM と不一致 • E：Exclusive • 自分のみがキャッシュ • S：Shared • 他CPUと同内容をキャッシュ＋DRAM と一致 • I：Invalid • 無効（キャッシュしていない） MO E S I
- 56.
- 57. 5.1 スーパスカラーとマルチコア の問題 • 複数のパイプラインが有効活用されない •命令の依存性が高く同時実行が難しい • 回路規模が大きくなる • ハードウェアのコスト上昇 • 消費電力上昇
- 58. 5.2 ハードウェアスレッディング • ソフトウェアから見たハードウェ アリソースを複数用意 •ソフトウェアは複数のCPUと 認識して処理を行う • ハードウェアが複数スレッドの 命令を交互に実行 • OSが行うプロセスス１ケー ジューリングをハードウェア が実行するイメージ CPU Reg IRQ PIPE LINE CPU Reg IRQ PIPE LINE Reg IRQ
- 59. 5.3 HTのイメージ • OSは複数CPUとみなしてス レッドをスケジュール •所定のタイミングで実行する スレッドを切り替える • レイテンシの長いイベント • キャッスミスなど • 一定間隔で交互に
- 60. 5.4 HTの効果があるパターン • 各スレッドでリソースの競合が発生しない •実行ユニット(以下の図ではALUは効果あり) • メモリ
- 61.
- 62. 6.1 まとめ • 同時実行するための仕組みには複数の実現手段 •実行ユニット、物理コア、レジスタを複数用意 • 実現手段により特徴が異なる • それぞれに特徴があり、組み合わせて性能向上 を図る
- 63.
- 64. 7.1 FALSE SHARING •２つのスレッドが異なるメモ リを使用しているにも関わらず、 キャッシュの構造上、メモリ の共有状態にあることを言う • どちらかのスレッド(CPU)がメ モリを書き換えると、もう一 方のスレッドのキャッシュが 無効化される • キャッシュコヒーレンシ Core1 Core2 Cache Line Cache Line DRAM 異なるアドレスだが、 キャッシュは同一領域管理
- 65. 7.2 FALSE SHARINGとHT •実行する物理コアが異な る • False Sharingが発生 • 実行する物理コアが同一 • False Sharingは発生しな い Core1 Core2 Cache Line Cache Line Core1 Core2 Cache Line
- 66. 7.3 FALSE SHARING実験 •実験 • ２つのスレッドが異なるアドレスにデータを書き続ける • 隣り合ったアドレス、64バイトずらしたアドレスへの書き込みの違い • 異なる物理コア、同一物理コア内の異なる論理コア アドレスオフセット/コア 同一物理コア 異なる物理コア 1バイト 2.5[s] 3.7[s] 64バイト 2.5[s] 1.6[s]
- 67. 7.4 PRODUCER CONSUMER THREADINGMODEL • Producer : データ生成 • Consumer : データ使用 • 例： • P : ファイル読み出し • C : 動画デコード P C P C P C P C P P C C P P C C Model 1 Model 2 time Thread 1 Thread 2 Thread 1 Thread 2
- 68. 7.5 PRODUCER CONSUMER 実験 •Model1とModel2の比較 • Model1はキャッシュが同一 • Model2はキャッシュが異なるため、コヒーレンシ制御が多発 MODEL/コア 同一論理 同物理 異論理 異物理 MODEL1 3.6[s] 2.4[s] 1.9[s] 99.9[%] 99.9[%] 99.9[%] MODEL2 3.3[s] 2.4[s] 2.1[s] 99.9[%] 99.9[%] 98.9[%]
- 69. 7.6 PARALLELISM OF HARDWARETHREADING •HyperThreadingは実行ユ ニットが複数あるときに 効果がある • 例： • ALUは複数の同時実 行可能 • それ以外は1命令のみ ALUは3つあるが、 Divide(除算)は1つ
- 70. 7.7 HARDWARETHREADINGと SUPERSCALER実験 • 実験１ •加算だけを行うスレッドを２つ実行 • 実験２ • 除算だけを行うスレッドを２つ実行 スレッド/コア 同一 論理 同一物理 異論理 異物理 加算 3.4[s] 1.8[s] 1.9[s] 除算 4.2[s] 3.4[s] 2.2[s]
- 71. 参考文献 • アーキテクチャ全般 • 1.David A.Patterson/John L.Hennessy; パターソン&ヘネシー コンピュータの構成と設計 第4版, 日経BP 社, 2011年. • 2. 中森 章; マイクロプロセッサ・アーキテクチャ入門, CQ出版, 2004年. • 3. 安藤壽茂; コンピュータアーキテクチャの話, マイナビニュース • 実例 • 4. Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer's ManualVolume 3A: System Programming Guide, Part 1 • 5. Intel® 64 and IA-32 Architectures Optimization Reference Manual • 6. Performance Analysis Guide for Intel® Core™ i7 Processor and Intel® Xeon™ 5500 processors