Application virtual memory footprints are growing rapidly in all systems from servers to smartphones. To address this growing demand, system integrators are incorporating larger amounts of main memory, warranting rethinking of memory management. In current systems, applications produce page faults whenever they access virtual memory regions that are not backed by a physical page. As application memory footprints grow, they induce more and more minor pagefaults. Handling of each minor page fault can take few 1000's of CPU-cycles and blocks the application till OS kernel finds a free physical frame. These page faults can be detrimental to the performance when their frequency of occurrence is high and spread across application run-time. Our evaluation of several workloads indicates an overhead due to minor page faults as high as 29% of execution time. In this paper, we propose to mitigate this problem through a HW/SW co-design approach. Specifically, we first propose to parallelize portions of the kernel page allocation to run ahead of fault time in a separate thread. Then we propose the Minor Fault Offload Engine(MFOE), a per-core HW accelerator for minor fault handling. MFOE is equipped with pre-allocated frame table that it uses to service a page fault. On a page fault, MFOE quickly picks a pre-allocated page frame from this table, makes an entry for it in the TLB, and updates the page table entry to satisfy the page fault. The pre-allocation frame tables are periodically refreshed by a background thread, which also updates the data structures in the kernel to account for the handled page faults. We evaluate this system in the gem5 simulator with a modified Linux kernel running on top of simulated hardware. Our results show that MFOE improves the critical-path fault handling latency by 37x and improves the run-time amongst the evaluated applications, by an average of 7.5%


翻译:从服务器到智能手机的所有系统中,应用程序的虚拟记忆足迹正在迅速增长。为满足这一不断增长的需求,系统集成器正在将更多的主内存纳入更多的内容,这需要重新思考记忆管理。在目前的系统中,应用程序在进入没有物理页面支持的虚拟内存区域时会产生页误差。随着应用程序的内存足迹的增加,它们会引发越来越多的小页误差。处理每个小页错误可能要花几千个CPU周期的时间,并堵塞应用程序,直到OS内核找到一个免费的物理框架。这些页误差可能会损害业绩,当它们发生频率高且在应用程序运行期间扩散时。在目前的系统中,我们对一些页误差导致的页误差高达29%的执行时间。在本文件中,我们建议通过一个 HW/SW 联合设计选项来缓解这一问题。具体地,我们首先建议通过一个单独的线索将部分内断层页差分配到错误前的时间,然后我们建议Drail-load 引擎(MFOE),一个内部的内存系统会快速更新。

0
下载
关闭预览

相关内容

【MIT Sam Hopkins】如何读论文?How to Read a Paper
专知会员服务
105+阅读 · 2022年3月20日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【MIT Sam Hopkins】如何读论文?How to Read a Paper
专知会员服务
105+阅读 · 2022年3月20日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
309+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员