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Entropy: algoritmo de substituição de linhas de cache inspirado na entropia da informação. / Entropy: cache line replacement algorithm inspired in information entropy.

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. / 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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-29112016-102603
Date07 June 2010
CreatorsJorge Mamoru Kobayashi
ContributorsMário Donato Marino, Jorge Kinoshita, Siang Wun Song
PublisherUniversidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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