• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2016.tde-29112016-102603
Document
Author
Full name
Jorge Mamoru Kobayashi
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2010
Supervisor
Committee
Marino, Mário Donato (President)
Kinoshita, Jorge
Song, Siang Wun
Title in Portuguese
Entropy: algoritmo de substituição de linhas de cache inspirado na entropia da informação.
Keywords in Portuguese
Arquitetura e organização de computadores
Engenharia de computadores
Entropia da informação
Linha de cache
Localidade
LRU
Processador
SimpleScalar
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta um estudo sobre o problema de substituição de linhas de cache em microprocessadores. Inspirado no conceito de Entropia da Informação proposto em 1948 por Claude E. Shannon, este trabalho propõe uma nova heurística de substituição de linhas de cache. Seu objetivo é capturar e explorar melhor a localidade de referência dos programas e diminuir a taxa de miss rate durante a execução dos programas. O algoritmo proposto, Entropy, utiliza a heurística de entropia da informação para estimar as chances de uma linha ou bloco de cache ser referenciado após ter sido carregado na cache. Uma nova função de decaimento de entropia foi introduzida no algoritmo, otimizando seu funcionamento. Dentre os resultados obtidos, o Entropy conseguiu reduzir em até 50,41% o miss rate em relação ao algoritmo LRU. O trabalho propõe, ainda, uma implementação em hardware com complexidade e custo computacional comparáveis aos do algoritmo LRU. Para uma memória cache de segundo nível com 2-Mbytes e 8-way associative, a área adicional requerida é da ordem de 0,61% de bits adicionais. O algoritmo proposto foi simulado no SimpleScalar e comparado com o algoritmo LRU utilizando-se os benchmarks SPEC CPU2000.
Title in English
Entropy: cache line replacement algorithm inspired in information entropy.
Keywords in English
Cache line
Information entropy
Locality
LRU
Processor
SimpleScalar
Abstract in English
This work presents a study about cache line replacement problem for microprocessors. Inspired in the Information Entropy concept stated by Claude E. Shannon in 1948, this work proposes a novel heuristic to replace cache lines in microprocessors. The major goal is to capture the referential locality of programs and to reduce the miss rate for cache access during programs execution. The proposed algorithm, Entropy, employs that new entropy heuristic to estimate the chances of a cache line to be referenced after it has been loaded into cache. A novel decay function has been introduced to optimize its operation. Results show that Entropy could reduce miss rate up to 50.41% in comparison to LRU. This work also proposes a hardware implementation which keeps computation and complexity costs comparable to the most employed algorithm, LRU. To a 2-Mbytes and 8-way associative cache memory, the required storage area is 0.61% of the cache size. The Entropy algorithm was simulated using SimpleScalar ISA simulator and compared to LRU using SPEC CPU2000 benchmark programs.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2016-11-29
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.