Tesis-Universidad de Valladolid, 2000. / Incluye referencias bibliográficas e índice.

Esta tesis investiga la implementación hardware eficiente de los sistemas de memoria transaccional (HTM) en un chip multiprocesador escalable (CMP), identificando aspectos que limitan el rendimiento y proponiendo técnicas que solventan dichas patologías. Las contribuciones de la tesis son varios diseños HTM complementarios que alcanzan un rendimiento robusto y evitan comportamientos patológicos, mediante la introducción de flexibilidad y adaptabilidad, sin que dichas técnicas apenas supongan un incremento en la complejidad del sistema global. Esta disertación considera tanto sistemas HTM de política ansiosa como aquellos diseñados bajo el enfoque perezoso, y afrontamos las sobrecargas en el rendimiento que son inherentes a cada política. Quizá la contribución más relevante de esta tesis es ZEBRA, un sistema HTM de política híbrida que adapta su comportamiento en función de las características dinámicas de la carga de trabajo. / This thesis focuses on the hardware mechanisms that provide optimistic concurrency control with guarantees of atomicity and isolation, with the intent of achieving high-performance across a variety of workloads, at a reasonable cost in terms of design complexity. This thesis identifies key inefficiencies that impact the performance of several hardware implementations of TM, and proposes mechanisms to overcome such limitations. In this dissertation we consider both eager and lazy approaches to HTM system design, and address important sources of overhead that are inherent to each policy. This thesis presents a hybrid-policy, adaptable HTM system that combines the advantages of both eager and lazy approaches in a low complexity design. Furthermore, this thesis investigates the overheads of the simpler, fixed-policy HTM designs that leverage a distributed directory-based coherence protocol to detect data races over a scalable interconnect, and develops solutions that address some performance degrading factors.

En esta tesis hemos identificado tres de los mayores cuellos de botella para el rendimiento y escalabilidad de las arquitecturas many-core CMP de memoria compartida. En particular, los mecanismos de sincronización de barrera y cerrojo cuando presentan alta contención, así como los protocolos hardware de coherencia de caché en el mantenimiento de la coherencia del uso de bloques memoria compartidos en una jerarquía de memoria. Para paliar estas deficiencias y aprovechar más el rendimiento de estas arquitecturas, hemos propuesto tres mecanismos hardware: GBarrier, para un mecanismo de barreras eficiente; GLock, para un manejo justo y eficiente de la contención en el acceso a las secciones críticas protegidas por cerrojos; y ECONO, un protocolo de coherencia muy simple que aporta gran eficiencia a bajo costo. La tesis concluye que nuestras propuestas resuelven de manera eficiente los problemas de rendimiento derivados de implementaciones ineficientes para sincronización y coherencia en arquitecturas many-core CMP. / In this thesis we have identified three of the major problems that restrict efficiency and scalability in future shared-memory tiled many-core CMPs. In particular, the synchronization operations of barriers and locks under highly-contended scenarios, and the hardware-based cache coherence protocols when dealing with the maintenance of coherence of all memory blocks across all levels of a memory hierarchy. To alleviate such performance bottlenecks in order to harness the computational power of such systems, we have proposed three hardware-based mechanisms: GBarrier, a very efficient barrier mechanism; GLock, an efficient and fair mechanism to implement highly-contended locks; and ECONO, a simple and efficient hardware coherence protocol. In light of our performance results obtained in this thesis, we can affirm that our proposals represent a step forward towards the resolution of the challenges that many-core CMP architectures will pose to computer architects.

La nueva tendencia para aumentar el rendimiento de los futuroscomputadores son los multiprocesadores en un solo chip (CMPs). Seespera que en un futuro cercano salgan al mercado CMPs con decenas deprocesadores. Hoy en d�a, la mejor manera de mantener la coherencia decache en estos sistemas es mediante los protocolos basados endirectorio. Sin embargo, estos protocolos tienen dos grandesproblemas: una gran sobrecarga de memoria y una alta latencia de losfallos de cache.Esta tesis se ha centrado en estos problemas claves para la eficienciay escalabilidad del CMP. En primer lugar, se ha presentado unaorganizaci�n de directorios escalable. En segundo lugar, se hanpropuesto los protocolos de coherencia directa, que evitan laindirecci�n al nodo home y, por tanto, reducen el tiempo de ejecuci�nde las aplicaciones. Por �ltimo, se ha desarrollado una pol�tica demapeo para caches compartidas pero f�sicamente distribuidas, quereduce la latencia de acceso y garantiza una distribuci�n uniforme delos datos con el fin de reducir su tasa de fallos. Esto se traducefinalmente en un menor tiempo de ejecuci�n para las aplicaciones. / Chip multiprocessors (CMPs) constitute the new trend for increasingthe performance of future computers. In the near future, chips withtens of cores will become more popular. Nowadays, directory-basedprotocols constitute the best alternative to keep cache coherence inlarge-scale systems. Nevertheless, directory-based protocols have twoimportant issues that prevent them from achieving better scalability:the directory memory overhead and the long cache miss latencies.This thesis focuses on these key issues. The first proposal is ascalable distributed directory organization that copes with the memoryoverhead of directory-based protocols. The second proposal presentsthe direct coherence protocols, which are aimed at avoiding theindirection problem of traditional directory-based protocols and,therefore, they improve applications' performance. Finally, a novelmapping policy for distributed caches is presented. This policyreduces the long access latency while lessening the number of off-chipaccesses, leading to improvements in applications' execution time.

Cache coherence protocols based on tokens can provide low latency without relying on non-scalable interconnects thanks to the use of efficient requests that are unordered. However, when these unordered requests contend for the same memory block, they may cause protocols races. To resolve the races and ensure the completion of all the cache misses, token protocols use a starvation prevention mechanism that is inefficient and non-scalable in terms of required storage structures and generated traffic. Besides, token protocols use non-silent invalidations which increase the latency of write misses proportionally to the system size. All these problems make token protocols non-scalable. To overcome the main problems of token protocols and increase their scalability, we propose a new starvation prevention mechanism named Priority Requests. This mechanism resolves contention by an efficient, elegant, and flexible method based on ordered requests. Furthermore, thanks to Priority Requests, efficient techniques can be applied to limit the storage requirements of the starvation prevention mechanism, to reduce the total traffic generated for managing protocol races, and to reduce the latency of write misses. Thus, the main problems of token protocols can be solved, which, in turn, contributes to wide their efficiency and scalability. / Cuesta Sáez, BA. (2009). Efficient techniques to provide scalability for token-based cache coherence protocols [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6024

[ES] Una de las principales preocupaciones de los centros de datos actuales es maximizar la utilización de los servidores. En cada servidor se ejecutan simultáneamente varias aplicaciones para aumentar la eficiencia de los recursos. Sin embargo, las prestaciones dependen en gran medida de la proporción de recursos que recibe cada aplicación. El mayor número de núcleos (y de aplicaciones ejecutándose) con cada nueva generación de procesadores hace que crezca la preocupación por la interferencia en los recursos compartidos. Esta tesis se centra en mitigar la interferencia cuando diferentes aplicaciones se consolidan en un mismo procesador desde dos perspectivas: computación de alto rendimiento (HPC) y computación en la nube. En el contexto de HPC, esta tesis propone políticas de gestión para dos de los recursos más críticos: la caché de último nivel (LLC) y los núcleos del procesador. La LLC desempeña un papel clave en las prestaciones de los procesadores actuales al reducir considerablemente el número de accesos de alta latencia a memoria principal. Se proponen estrategias de particionado de la LLC tanto para cachés inclusivas como no inclusivas, ambos diseños presentes en los procesadores para servidores actuales. Para los esquemas, se detectan nuevos comportamientos problemáticos y se asigna un mayor espacio de caché a las aplicaciones que hacen mejor uso de este. En cuanto a los núcleos del procesador, muchas aplicaciones paralelas (como aplicaciones de grafos) no escalan bien con un mayor número de núcleos. Además, el planificador de Linux aplica una estrategia de tiempo compartido que no ofrece buenas prestaciones cuando se ejecutan aplicaciones de grafo. Para maximizar la utilización del sistema, esta tesis propone ejecutar múltiples aplicaciones de grafo en el mismo procesador, asignando a cada una el número óptimo de núcleos (y adaptando el número de hilos creados) dinámicamente. En cuanto a la computación en la nube, esta tesis aborda tres grandes retos: la compleja infraestructura de estos sistemas, las características de sus aplicaciones y el impacto de la interferencia entre máquinas virtuales (MV). Primero, esta tesis presenta la plataforma experimental desarrollada con los principales componentes de un sistema en la nube. Luego, se presenta un amplio estudio de caracterización sobre un conjunto de aplicaciones de latencia crítica representativas con el fin de identificar los puntos que los proveedores de servicios en la nube deben tener en cuenta para mejorar el rendimiento y la utilización de los recursos. Por último, se realiza una propuesta que permite detectar y estimar dinámicamente la interferencia entre MV. El enfoque usa métricas que pueden monitorizarse fácilmente en la nube pública, ya que las MV deben tratarse como "cajas negras". Toda la investigación descrita se lleva a cabo respetando las restricciones y cumpliendo los requisitos para ser aplicable en entornos de producción de nube pública. En resumen, esta tesis aborda la contención en los principales recursos compartidos del sistema en el contexto de la consolidación de servidores. Los resultados experimentales muestran importantes ganancias sobre Linux. En los procesadores con LLC inclusiva, el tiempo de ejecución (TT) se reduce en más de un 40%, mientras que se mejora el IPC más de un 3%. Con una LLC no inclusiva, la equidad y el TT mejoran en un 44% y un 24%, respectivamente, al mismo tiempo que se mejora el rendimiento hasta un 3,5%. Al distribuir los núcleos del procesador de forma eficiente, se alcanza una equidad casi perfecta (94%), y el TT se reduce hasta un 80%. En entornos de computación en la nube, la degradación del rendimiento puede estimarse con un error de un 5% en la predicción global. Todas las propuestas presentadas han sido diseñadas para ser aplicadas en procesadores comerciales sin requerir ninguna información previa, tomando las decisiones dinámicamente con datos recogidos de los contadores de prestaciones. / [CAT] Una de les principals preocupacions dels centres de dades actuals és maximitzar la utilització dels servidors. A cada servidor s'executen simultàniament diverses aplicacions per augmentar l'eficiència dels recursos. Tot i això, el rendiment depèn en gran mesura de la proporció de recursos que rep cada aplicació. El nombre creixent de nuclis (i aplicacions executant-se) amb cada nova generació de processadors fa que creixca la preocupació per l'efecte causat per les interferències en els recursos compartits. Aquesta tesi se centra a mitigar la interferència en els recursos compartits quan diferents aplicacions es consoliden en un mateix processador des de dues perspectives: computació d'alt rendiment (HPC) i computació al núvol. En el context d'HPC, aquesta tesi proposa polítiques de gestió per a dos dels recursos més crítics: la memòria cau d'últim nivell (LLC) i els nuclis del processador. La LLC exerceix un paper clau a les prestacions del sistema en els processadors actuals reduint considerablement el nombre d'accessos d'alta latència a la memòria principal. Es proposen estratègies de particionament de la LLC tant per a caus inclusives com no inclusives, ambdós dissenys presents en els processadors actuals. Per als dos esquemes, se detecten nous comportaments problemàtics i s'assigna un major espai de memòria cau a les aplicacions que en fan un millor ús. Pel que fa als nuclis del processador, moltes aplicacions paral·leles (com les aplicacions de graf) no escalen bé a mesura que s'incrementa el nombre de nuclis. A més, el planificador de Linux aplica una estratègia de temps compartit que no ofereix bones prestacions quan s'executen aplicacions de graf. Per maximitzar la utilització del sistema, aquesta tesi proposa executar múltiples aplicacions de grafs al mateix processador, assignant a cadascuna el nombre òptim de nuclis (i adaptant el nombre de fils creats) dinàmicament. Pel que fa a la computació al núvol, aquesta tesi aborda tres grans reptes: la complexa infraestructura d'aquests sistemes, les característiques de les seues aplicacions i l'impacte de la interferència entre màquines virtuals (MV). En primer lloc, aquesta tesi presenta la plataforma experimental desenvolupada amb els principals components d'un sistema al núvol. Després, es presenta un ampli estudi de caracterització sobre un conjunt d'aplicacions de latència crítica representatives per identificar els punts que els proveïdors de serveis al núvol han de tenir en compte per millorar el rendiment i la utilització dels recursos. Finalment, es fa una proposta que de manera dinàmica permet detectar i estimar la interferència entre MV. L'enfocament es basa en mètriques que es poden monitoritzar fàcilment al núvol públic, ja que les MV han de tractar-se com a "caixes negres". Tota la investigació descrita es duu a terme respectant les restriccions i complint els requisits per ser aplicable en entorns de producció al núvol públic. En resum, aquesta tesi aborda la contenció en els principals recursos compartits del sistema en el context de la consolidació de servidors. Els resultats experimentals mostren que s'obtenen importants guanys sobre Linux. En els processadors amb una LLC inclusiva, el temps d'execució (TT) es redueix en més d'un 40%, mentres que es millora l'IPC en més d'un 3%. En una LLC no inclusiva, l'equitat i el TT es milloren en un 44% i un 24%, respectivament, al mateix temps que s'obté una millora del rendiment de fins a un 3,5%. Distribuint els nuclis del processador de manera eficient es pot obtindre una equitat quasi perfecta (94%), i el TT pot reduir-se fins a un 80%. En entorns de computació al núvol, la degradació del rendiment pot estimar-se amb un error de predicció global d'un 5%. Totes les propostes presentades en aquesta tesi han sigut dissenyades per a ser aplicades en processadors de servidors comercials sense requerir cap informació prèvia, prenent decisions dinàmicament amb dades recollides dels comptadors de prestacions. / [EN] One of the main concerns of today's data centers is to maximize server utilization. In each server processor, multiple applications are executed concurrently, increasing resource efficiency. However, performance and fairness highly depend on the share of resources that each application receives, leading to performance unpredictability. The rising number of cores (and running applications) with every new generation of processors is leading to a growing concern for interference at the shared resources. This thesis focuses on addressing resource interference when different applications are consolidated on the same server processor from two main perspectives: high-performance computing (HPC) and cloud computing. In the context of HPC, resource management approaches are proposed to reduce inter-application interference at two major critical resources: the last level cache (LLC) and the processor cores. The LLC plays a key role in the system performance of current multi-cores by reducing the number of long-latency main memory accesses. LLC partitioning approaches are proposed for both inclusive and non-inclusive LLCs, as both designs are present in current server processors. In both cases, newly problematic LLC behaviors are identified and efficiently detected, granting a larger cache share to those applications that use best the LLC space. As for processor cores, many parallel applications, like graph applications, do not scale well with an increasing number of cores. Moreover, the default Linux time-sharing scheduler performs poorly when running graph applications, which process vast amounts of data. To maximize system utilization, this thesis proposes to co-locate multiple graph applications on the same server processor by assigning the optimal number of cores to each one, dynamically adapting the number of threads spawned by the running applications. When studying the impact of system-shared resources on cloud computing, this thesis addresses three major challenges: the complex infrastructure of cloud systems, the nature of cloud applications, and the impact of inter-VM interference. Firstly, this thesis presents the experimental platform developed to perform representative cloud studies with the main cloud system components (hardware and software). Secondly, an extensive characterization study is presented on a set of representative latency-critical workloads which must meet strict quality of service (QoS) requirements. The aim of the studies is to outline issues cloud providers should consider to improve performance and resource utilization. Finally, we propose an online approach that detects and accurately estimates inter-VM interference when co-locating multiple latency-critical VMs. The approach relies on metrics that can be easily monitored in the public cloud as VMs are handled as ``black boxes''. The research described above is carried out following the restrictions and requirements to be applicable to public cloud production systems. In summary, this thesis addresses contention in the main system shared resources in the context of server consolidation, both in HPC and cloud computing. Experimental results show that important gains are obtained over the Linux OS scheduler by reducing interference. In inclusive LLCs, turnaround time (TT) is reduced by over 40% while improving IPC by more than 3%. In non-inclusive LLCs, fairness and TT are improved by 44% and 24%, respectively, while improving performance by up to 3.5%. By distributing core resources efficiently, almost perfect fairness can be obtained (94%), and TT can be reduced by up to 80%. In cloud computing, performance degradation due to resource contention can be estimated with an overall prediction error of 5%. All the approaches proposed in this thesis have been designed to be applied in commercial server processors without requiring any prior information, making decisions dynamically with data collected from hardware performance counters. / Pons Escat, L. (2023). Interference Analysis and Resource Management in Server Processors: from HPC to Cloud Computing [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/195840