CPU-GPU融合架构缓存优化：提升性能的新策略

“本文主要探讨了在CPU-GPU融合架构中，如何分析和优化缓存性能以应对异构计算带来的挑战。研究中提出了等量静态划分和最优静态划分的缓存管理策略，通过实验验证，这两种方法能有效减少CPU与GPU程序间的干扰，提升系统整体性能。” 在当前的计算机系统中，CPU和GPU的独立使用已经不能满足日益增长的计算需求，特别是高性能计算和图形处理。为了克服这一瓶颈，CPU和GPU融合架构应运而生，如AMD的HSA架构、Intel的Haswell及NVIDIA的Denver。这种融合架构旨在通过在同一芯片上集成CPU和GPU，减少数据传输的延迟和带宽限制，提高计算效率。 然而，CPU和GPU的异构特性给缓存管理带来了新的挑战。CPU倾向于执行顺序、分支预测性强的代码，而GPU则擅长处理大规模并行任务，具有高度的数据局部性。这些不同的工作模式可能导致对共享末级缓存（LLC）的竞争，从而影响整体性能。 论文研究了GPU程序的内存访问特征，分析了CPU和GPU之间的缓存冲突问题，并提出了解决方案。首先，等量静态划分策略是将LLC按固定比例分配给CPU和GPU，以减少两者之间的资源竞争。其次，最优静态划分策略则是基于预知的程序行为，将缓存空间动态调整到最优状态，以最大化整体性能。 通过实际实验，论文显示等量静态划分和最优静态划分策略相比于传统的LRU（Least Recently Used）替换策略，可以分别提升系统整体性能7.68%和11.62%。这表明，针对CPU-GPU融合架构的缓存管理优化对于提升系统效率具有显著效果。 该研究不仅有助于理解CPU-GPU融合架构下的缓存性能问题，还为未来设计高效、低延迟的异构计算平台提供了理论基础和实践指导。缓存优化是提高系统性能的关键环节，对于开发人员和硬件设计师来说，理解和应用这些策略至关重要，以确保在融合架构中实现最佳的计算性能。