The emerging CXL.mem standard provides a new type of byte-addressable remote memory with a variety of memory types and hierarchies. With CXL.mem, multiple layers of memory -- e.g., local DRAM and CXL-attached remote memory at different locations -- are exposed to operating systems and user applications, bringing new challenges and research opportunities. Unfortunately, since CXL.mem devices are not commercially available, it is difficult for researchers to conduct systems research that uses CXL.mem. In this paper, we present our ongoing work, CXLMemSim, a fast and lightweight CXL.mem simulator for performance characterization. CXLMemSim uses a performance model driven using performance monitoring events, which are supported by most commodity processors. Specifically, CXLMemSim attaches to an existing, unmodified program, and divides the execution of the program into multiple epochs; once an epoch finishes, CXLMemSim collects performance monitoring events and calculates the simulated execution time of the epoch based on these events. Through this method, CXLMemSim avoids the performance overhead of a full-system simulator (e.g., Gem5) and allows the memory hierarchy and latency to be easily adjusted, enabling research such as memory scheduling for complex applications. Our preliminary evaluation shows that CXLMemSim slows down the execution of the attached program by 4.41x on average for real-world applications.


翻译:正在形成的 CXL.mem 标准提供了新型的、 字面可处理的远程记忆, 包括各种记忆类型和等级。 在 CXL.mem 中, 多层记忆 -- -- 例如, 本地 DRAM 和 CXL- 附加在不同地点的远程记忆 -- -- 暴露于操作系统和用户应用程序中, 带来了新的挑战和研究机会。 不幸的是, 由于 CXL.mem 设备没有商业可用, 研究人员很难进行使用 CXL.m 的系统研究。 在本文件中, 我们展示了我们正在进行的工作, CXLMemSim, 一个快速和轻量级的 CXL.mem 模拟存储器, 使用由大多数商品处理器支持的性能监测事件驱动的性能模型。 具体来说, CXL.mSimSimm 将程序的执行分为多个缩放程序; 一旦完成后, CXLMemSimS 将收集快速的性能监测事件, 并计算出我们的平均性能时间。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012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 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月28日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
45+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012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 · 2012年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员