分配所述LLC资源的最大容量，每次调整将分配给所述各程序的所述LLC资源容量大小减小一级，直至减小为所述LLC资源最大容量的1/N ； 监测调整过程中所述各程序预设性能指标随分配的所述LLC资源容量大小变化而产生的变化量，将所述变化量作为所述各程序的性能数据，所述预设性能指标为所述各程序的加速比。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过将所述各程序的性能数据和统计得到的所述各程序的访存频度与预设阈值进行比较，对所述各程序进行分类包括: 统计所述各程序在运行过程的预设阶段中访问主存的次数，得到所述各程序的访存频度； 将所述各程序的性能数据和统计得到的所述各程序的访存频度与所述预设阈值进行比较；其中，所述预设阈值包括第一阈值、第二阈值和第三阈值，所述第一阈值、所述第二阈值为性能数据阈值，所述第三阈值为访存频度阈值； 若一个程序的性能数据大于所述第一阈值，则所述程序为高需求型； 若一个程序的性能数据小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则所述程序为中需求型； 若一个程序的性能数据小于所述第二阈值且访存频度大于所述第三阈值，则所述程序为低需求密集型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述工作集中所述各程序所属的分类情况与预设决策策略，选择所述工作集对应的页着色划分策略包括: 所述预设决策策略为所述操作系统内核中的划分策略决策树，所述划分策略决策树在所述操作系统内核中以算法形式实现； 将所述工作集中所述各程序所属的分类情况输入所述操作系统内核，结合所述工作集中所述各程序的分类，在所述操作系统内核中的所述划分策略决策树上查找对应的节点以确定所述工作集对应的页着色划分策略。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述页着色划分策略包括所述页着色协同划分策略和页着色非协同划分策略； 所述页着色协同划分策略为使用索引重合地址位O-bits作为页着色划分索引位的划分策略，所述o-bitS为物理页帧中所述LLC索引位与所述DRAM Bank索引位重合的地址位，用于同时索引对所述LLC与对所述DRAM Bank的页着色划分； 所述页着色协同划分策略包括: A类多级存储器协同划分策略A-MMCP，使用所述O-bits作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量相同的等份； B类多级存储器协同划分策略B-MMCP，使用所述O-bits与所述DRAM Bank的索引位作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量不相同的等份，且所述DRAM Bank划分的数量大于所述LLC划分的数量； C类多级存储器协同划分策略C-MMCP，使用所述O-bits与所述LLC的索引位作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量不相同的等份，且所述DRAM Bank划分的数量小于所述LLC划分的数量； 所述页着色协同划分策略为不使用所述O-bits的划分策略，包括: Cache-Only策略，使用所述LLC的索引位，对所述LLC着色划分且不对所述DRAM Bank进行着色划分； Bank-Only策略，使用所述DRAM Bank的索引位，对所述DRAM Bank着色划分且不对所述LLC进行着色划分。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述结合所述工作集中所述各程序的分类，在所述操作系统内核中的所述划分策略决策树上查找对应的节点以确定所述工作集对应的页着色划分策略包括: 若所述工作集中所述各程序所属的分类都为所述高需求型，则选用所述Bank-Only策略； 若所述工作集中所述各程序所属的分类中存在所述低需求密集型，则进一步判断所述工作集中程序的数目，若程序的数目小于等于N，则选用A-CMMP，否则选用C-CMMP，其中，N为处理器的核心数； 若所述工作集中所述各程序所属的分类中存在所述中需求型且不存在所述低需求密集型，则进一步判断所述工作集中程序的数目，若程序的数目小于等于N，则选用A-CMMP，否则选用B-CMMP，其中，N为处理器的核心数。
7.一种存储器资源优化装置，其特征在于，所述装置包括: 前端单元，用于获取工作集中各程序的性能数据，通过将所述各程序的性能数据和统计得到的所述各程序的访存频度与预设阈值进行比较，对所述各程序进行分类，所述各程序的性能数据为所述各程序预设性能指标随分配的最后一级高速缓存LLC资源容量变化而产生的变化量； 决策单元，用于结合所述工作集中所述各程序所属的分类情况与预设决策策略，选择所述工作集对应的页着色划分策略，所述页着色划分策略包括同时对所述LLC与所述动态随机存取存储器内容库DRAM Bank进行页着色划分的页着色协同划分策略； 划分单元，用于将所述工作集对应的页着色划分策略写入操作系统内核，并由所述操作系统内核进行相应页着色划分处理。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述前端单元包括数据收集单元，所述数据收集单元具体用于: 通过页着色技术将所述LLC资源划分为N份，以所述LLC资源最大容量的1/N为一级，起始时为所述各程序分配所述LLC资源的最大容量，每次调整将分配给所述各程序的所述LLC资源容量大小减小一级，直至减小为所述LLC资源最大容量的1/N ； 监测调整过程中所述各程序预设性能指标随分配的所述LLC资源容量大小变化而产生的变化量，将所述变化量作为所述各程序的性能数据，所述预设性能指标为所述各程序的加速比。
9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述前端单元还包括分类单元，所述分类单元具体用于: 统计所述各程序在运行过程的预设阶段中访问主存的次数，得到所述各程序的访存频度； 将所述各程序的性能数据和统计得到的所述各程序的访存频度与所述预设阈值进行比较；其中，所述预设阈值包括第一阈值、第二阈值和第三阈值，所述第一阈值、所述第二阈值为性能数据阈值，所述第三阈值为访存频度阈值； 若一个程序的性能数据大于所述第一阈值，则所述程序为高需求型； 若一个程序的性能数据小于所述第一阈值且大于所述第二阈值，则所述程序为中需求型； 若一个程序的性能数据小于所述第二阈值且访存频度大于所述第三阈值，则所述程序为低需求密集型。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预设决策策略为所述操作系统内核中的划分策略决策树，所述划分策略决策树在所述操作系统内核中以算法形式实现，所述决策单元具体用于: 将所述工作集中所述各程序所属的分类情况输入所述操作系统内核，结合所述工作集中所述各程序的分类，在所述操作系统内核中的所述划分策略决策树上查找对应的节点以确定所述工作集对应的页着色划分策略。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述页着色划分策略包括所述页着色协同划分策略和页着色非协同划分策略； 所述页着色协同划分策略为使用索引重合地址位o-bits作为页着色划分索引位的划分策略，所述0-bits为物理页帧中所述LLC索引位与所述DRAM Bank索引位重合的地址位，用于同时索引对所述LLC与对所述DRAM Bank的页着色划分； 所述页着色协同划分策略包括: A类多级存储器协同划分策略A-MMCP，使用所述O-bits作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量相同的等份； B类多级存储器协同划分策略B-MMCP，使用所述O-bits与所述DRAM Bank的索引位作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量不相同的等份，且所述DRAM Bank划分的数量大于所述LLC划分的数量； C类多级存储器协同划分策略C-MMCP，使用所述O-bits与所述LLC的索引位作为划分索引位，将所述LLC和所述DRAM Bank划分为数量不相同的等份，且所述DRAM Bank划分的数量小于所述LLC划分的数量； 所述页着色协同划分策略为不使用所述O-bits的划分策略，包括: Cache-Only策略，使用所述LLC的索引位，对所述LLC着色划分且不对所述DRAM Bank进行着色划分； Bank-Only策略，使用所述DRAM Bank的索引位，对所述DRAM Bank着色划分且不对所述LLC进行着色划分。
12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述决策单元还具体用于: 若所述工作集中所述各程序所属的分类都为所述高需求型，则选用所述Bank-Only策略； 若所述工作集中所述各程序所属的分类中存在所述低需求密集型，则进一步判断所述工作集中程序的数目，若程序的数目小于等于N，则选用A-CMMP，否则选用C-CMMP，其中，N为处理器的核心数； 若所述工作集中所述各程序所属的分类中存在所述中需求型且不存在所述低需求密集型，则进一步判断所述工作集中程序的数目，若程序的数目小于等于N，则选用A-CMMP，否则选用B-CMMP，其中，N为处理器的核心数。
【专利摘要】本发明的实施例提供一种存储器资源优化方法和装置，涉及计算机领域，解决了现有多级存储器资源之间存在的相互影响问题，优化了现有单一的划分机制。具体方案为：通过页着色技术获得工作集中各程序的性能数据，结合访存频度得到各程序的分类，根据各程序的分类选择工作集对应的页着色划分策略，并将页着色划分策略输入操作系统内核，完成相应的着色划分处理。本发明用于结合工作集特点消除或降低进程、线程在存储资源上的相互干扰，提高了计算机的整机性能。
【IPC分类】G06F17-30, G06F12-08
【公开号】CN104572493
【申请号】CN201310503238
【发明人】刘磊, 包云岗, 吴承勇, 冯晓兵
【申请人】华为技术有限公司, 中国科学院计算技术研究所
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2013年10月23日
【公告号】WO2015058695A1