PLANIFICAREA LUCRĂRILOR DE LABORATOR LA DISCIPLINA [611730]

PLANIFICAREA LUCRĂRILOR DE LABORATOR LA DISCIPLINA
“SIMULAREA ȘI OPTIMIZAREA ARHITECTURILOR DE CALCUL ”
L1. INTRODUCERE . Explicitare noțiuni: simulator, metodologii de simulare. Descriere
etape de simulare, comparare și determinare efectivă ale unei arhitecturi optime,
pornind de la sursa HLL (High Level Languages) a programelor de test și până la
implementarea hardware a arhitecturii (Fig. 1, Cap.0 SOAC ). Simulatoarele determina:
performanta de procesare + model de putere (CACTI, WATCH )  estimare putere /energie
consumata + configuratie termica && configuratie microarhitecturala spatiala (Quilt, HotSpot) 
hotspots  identificare DTM (manager termal dinamic) – (Fig. 1, Art. JSA, Fig. 3&&4 Art. thermal2) .
Prezentare generală a conținutului laboratorului structurat pe cele 9 simulatoare de arhitecturi RISC
superscalare (un simulator de tip execution driven aferent arhitecturii Hatfield – HSA și o suită de 8
simulatoare de tip trace driven – de la cele mai simple la cele mai complexe: simulatoare care
evidențiază strategia de scriere în cache-uri dar și eficiența unui Selective Victim Cache, simulator
dedicat analizei coerenței în sistemul ierarhic de memorie din arhitecturile de tip multiprocesor cu
memorie partajată folosind o retea de interconectare de tip bus ( SMPCache), simulatoare care descriu
funcționarea structurilor hardware de predicție ( BTB, GAg, Markoviene, de tip Perceptron simplu,
fast path-based și multistrat). Repartizare teme de proiect .
L2. SIMULAREA UNEI ARHITECTURI SUPERSCALARE PARAMETRIZABILE
(HSA)
a)Lucrare practică : Simulator pentru arhitectura superscalară Hatfield. Ghid de utilizare. Explicitare
opțiuni (Roger Simulator).
b)Lucrare practică : Investigații arhitecturale utilizând simulatorul HSA:
b1) Generați în urma simulării de tip execution driven fișierele trace (*.trc) aferente celor 8
benchmark-uri Stanford care să cuprindă doar tipurile de instrucțiuni: de salt ( Branch) și cele cu
referire la memorie ( Load/Store).
b2) Exemplificați grafic rata de procesare obținută pe cele 8 benchmark-uri în funcție de tipul
modelului arhitectural. IR = f(tip_model) – model minimal vs. model maximal. Vizualizați gradele
de utilizare ale resurselor hardware pe cele 2 modele. Interpretări. Concluzii.
L3. SIMULAREA INTERFEȚEI PROCESOR-CACHE PENTRU O
ARHITECTURĂ RISC SUPERSCALARĂ PARAMETRIZABILĂ
a)Tipuri arhitecturale utilizate în proiectare: mapare directă, set asociativ, complet asociativ.
b)Modalități de scriere: write back/write through. Avantaje și dezavantaje. Descrierea parametrilor
simulatorului. Simulare și investigații cantitative.
c)Avantaje introduse prin DWB (preia sarcina procesorului de a scrie datele în cache-ul de date ⇒
bypassing aplicat instrucțiunilor Load/Store din DWB). Simulare.
L4. SELECTIVE VICTIM CACHE
a)Seminar: Prezentare teoretică a conceptului de (Selective) Victim Cache. Algoritmi de predicție.
Metrici de evaluare a performanței.
b)Lucrare practică : Detalii de implementare. Metodologia de simulare. Probleme propuse spre
rezolvare.
1

L5. SIMULAREA SISTEMULUI IERARHIC DE MEMORIE ÎN ARHITECTURI
DE TIP MULTIPROCESOR CU MEMORIE PARTAJATĂ .
•Utilizarea simulatorului trace-driven SMPCache pentru analiza coerenței în
sistemul ierarhic de memorie din arhitecturile de tip multiprocesor cu memorie
partajată folosind o retea de interconectare de tip bus. Aprofundarea conceptelor
legate de cache-uri – modul de organizare, regulile de mapare, algoritmii de
înlocuire a blocurilor conflictuale, strategia de scriere, protocoale de coerenta, etc.
L6. IMPLEMENTAREA SCHEMELOR CLASICE DE PREDICȚIE ÎN
PROCESOARELE SUPERSCALARE AVANSATE (I).
•PREDICTOR DE SALTURI DE TIP BTB care lucrează distribuit în rețea.
Metodologia de simulare.
L7. IMPLEMENTAREA SCHEMELOR CLASICE DE PREDICȚIE ÎN
PROCESOARELE SUPERSCALARE AVANSATE (II).
•PREDICTOR DE SALTURI ADAPTIV, CORELAT PE DOUĂ NIVELURI
(GAg). Vizualizarea conținutului structurii de predicție în fiecare ciclu de execuție.
L8. OPTIMIZAREA SCHEMELOR DE PREDICȚIE PENTRU RAMIFICAȚIILE
DE PROGRAM ÎN PROCESOARELE SUPERSCALARE AVANSATE (I).
•PREDICTOR MARKOVIAN DE RAMIFICAȚII PROGRAM (Predictor
contextual de tip PPM complet). Studiul fezabilității unui predictor simplificat
bazat pe context compus dintr-un predictor Markov de ordin maxim și unul de
ordin 0.
L9. OPTIMIZAREA SCHEMELOR DE PREDICȚIE PENTRU RAMIFICAȚIILE
DE PROGRAM ÎN PROCESOARELE SUPERSCALARE AVANSATE (II).
•PREDICTOR NEURONAL DE RAMIFICAȚII PROGRAM (Perceptronul
Multistrat). Memento privind rețelele neuronale. Metodologia de simulare.
Descriere simulator. Investigații cantitative privind acuratețea predicției.
L10. DETECTIA SI IZOLAREA SALTURILOR DIFICIL DE PREZIS INTR-UN
ANUMIT CONTEXT . PREDICȚIA ACESTORA PRIN INTERMEDIUL UNOR
SCHEME NEURALE DE TIP PERCEPTRON SIMPLU (cu un singur strat) și FAST
PATH-BASED. Avantaje și dezavantaje ale predicției cu perceptroane simple a branch-
urilor, în raport cu schemele clasice. Descriere simulator. Investigații cantitative privind
acuratețea predicției și costul hardware. Modelare si implementare sub platforma
industrială standardizată CBP – campionatul mondial de predicția salturilor. Benchmark-
uri Stanford, SPEC, Java (CBP2).
L11 ÷ L13. PROIECT – ANALIZĂ ȘI IMPLEMENTARE.
L14. EVALUARE PROIECT.
2