This paper introduces the first open-source FPGA-based infrastructure, MetaSys, with a prototype in a RISC-V core, to enable the rapid implementation and evaluation of a wide range of cross-layer techniques in real hardware. Hardware-software cooperative techniques are powerful approaches to improve the performance, quality of service, and security of general-purpose processors. They are however typically challenging to rapidly implement and evaluate in real hardware as they require full-stack changes to the hardware, OS, system software, and instruction-set architecture (ISA). MetaSys implements a rich hardware-software interface and lightweight metadata support that can be used as a common basis to rapidly implement and evaluate new cross-layer techniques. We demonstrate MetaSys's versatility and ease-of-use by implementing and evaluating three cross-layer techniques for: (i) prefetching for graph analytics; (ii) bounds checking in memory unsafe languages, and (iii) return address protection in stack frames; each technique only requiring ~100 lines of Chisel code over MetaSys. Using MetaSys, we perform the first detailed experimental study to quantify the performance overheads of using a single metadata management system to enable multiple cross-layer optimizations in CPUs. We identify the key sources of bottlenecks and system inefficiency of a general metadata management system. We design MetaSys to minimize these inefficiencies and provide increased versatility compared to previously-proposed metadata systems. Using three use cases and a detailed characterization, we demonstrate that a common metadata management system can be used to efficiently support diverse cross-layer techniques in CPUs.


翻译:本文介绍第一个基于开放源码的基于FPGA的FDGA基础设施MetSys,其原型为RISC-V核心,以便能够迅速实施和评价各种实际硬件的跨层技术。硬件软件合作技术是改进通用处理器的性能、服务质量和安全的有力方法。然而,这些技术通常具有挑战性,难以在实际硬件中迅速实施和评价,因为它们要求对硬件、OS、系统软件和指令设置架构进行全面修改。MetSys采用丰富的硬件软件界面和轻量级元数据支持,可以用作快速实施和评价新的跨层技术的共同基础。我们通过实施和评价三种跨层处理器的性能、服务质量、服务质量、服务质量和利用率,我们利用MetAS的多层技术,通过实施和评价三种跨层技术,展示MetASyyy的多功能性能和易用性能。我们利用这些通用的系统,通过对通用的系统进行详细性能分析,通过Servical Servical的系统,我们利用这些通用性、高层次的元数据系统进行初步的实验性分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
18+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
1+阅读 · 2021年7月5日
The Evolved Transformer
Arxiv
5+阅读 · 2019年1月30日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
VIP会员
相关VIP内容
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
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档
专知会员服务
18+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员