GPGPU加速:存储模块仿真优化研究

需积分: 10 2 下载量 189 浏览量 更新于2024-09-08 1 收藏 461KB PDF 举报
"体系结构仿真器存储模块GPGPU加速方法研究" 随着计算机技术的飞速发展,多核、众核处理器已经成为主流,这使得处理器体系结构的研究变得日益复杂。存储模块作为计算机系统的重要组成部分,其层次化设计和复杂的调度策略在多核环境下导致了更高的访问频率和并发访问需求。在这种背景下,传统的仿真器在处理存储访问请求时面临效率低下的问题,因为它们通常采用顺序处理方式,这会显著增加模拟过程的时间开销。 本文着重探讨了如何利用通用图形处理单元(GPGPU)来加速仿真器中的存储模块。GPGPU是一种可以执行大规模并行计算的硬件设备,最初用于图形渲染,但近年来已被广泛应用于各种科学计算和高性能计算任务中。在仿真器中,通过将存储模型并行化,GPGPU可以并行处理多个存储访问请求,从而显著减少模拟过程的等待时间,提高整体仿真效率。 具体而言,研究者张萌、赵磊和王党辉提出了一种基于GPGPU的并行算法,该算法针对存储模型进行优化,能够在GPU上有效地分发和执行访存请求。这种方法的核心是利用GPGPU的并行计算能力,将原本串行的存储访问任务转化为并行任务,以减小单个存储访问的处理时间,并且能够处理并发的存储访问请求,有效解决了多簇或多访问通道情况下的性能瓶颈。 通过实验验证,GPGPU加速的存储模块在模拟复杂存储结构和处理高并发访问时,能够显著降低仿真时间,提高仿真速度,这对于计算机系统结构的研究具有重大意义。这不仅缩短了研发周期,而且对于理解和优化现代处理器架构的性能提供了更快捷的途径。 这篇论文揭示了GPGPU在加速仿真器存储模块中的潜力,为计算机系统结构的研究提供了一个高效的新工具。利用这种技术,研究人员可以更快地探索和验证新的处理器设计,进一步推动计算机系统的性能提升。同时,这也为其他需要处理大量数据访问和计算密集型任务的领域提供了借鉴,展示了并行计算在解决复杂计算问题上的强大能力。