机器学习优化多线程预取策略：预测最佳硬件配置

本文档探讨了在现代多核处理器中，如何利用机器学习技术来提高硬件预取效率，特别关注于多线程程序中的性能优化。作者李芳达，作为计算机学院的学生，与Saami Rahman、Martin Burtschery、Ziliang Zongz以及Apan Qasemx合作，针对现有处理器的多个独立预取器，提出了一个创新的方法。 预取是通过硬件预取器预测和提前加载数据到高层次缓存，以减少内存访问延迟，这对多线程程序尤其关键，因为预取候补流的协调不当可能导致存储延迟增加和并行性能受损。然而，传统预取策略可能存在预测不准确或时机不当的问题，导致缓存冲突和性能下降。 该研究提出了一种机器学习方法，通过对程序特性的分析，结合硬件性能事件和剪枝算法，构建了一个简化的特征集。这个特征集用于训练和预测不同应用程序的最佳预取器组合，旨在最大化预取加速比。研究者设计了一个统一的框架，能够有效地执行所有步骤，平均预取加速比达到了96%，显示出显著的性能提升。 此外，他们强调了开源工具的应用，这使得他们的框架具有高度可扩展性和移植性，适用于不同的硬件架构。论文不仅解决了预取决策的复杂性问题，还展示了如何在多线程环境下通过智能算法优化硬件预取策略，从而实现整体系统的性能优化。 这项工作为理解和优化现代处理器的硬件预取提供了新的视角和实用工具，对于提高计算机系统的并发性能和能源效率具有实际意义。通过机器学习技术的介入，预取策略不再局限于固定的规则，而是可以根据具体程序需求动态调整，进一步提升了硬件资源的利用率。