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基于Cache功能模拟的GPU内存系统建模
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作者 袁福焱 郝晓宇 +3 位作者 曹振伟 张森 陈俊仕 安虹 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第2期477-486,共10页
重用距离分析是一种常用的基于Trace的Cache性能分析方法.然而,随着现代GPU微架构的持续演进,现有基于重用距离理论的GPU内存分析模型由于简化了过多硬件特性,导致了显著的失真.为此,本文提出一种基于Trace和Cache功能模拟的GPU内存系... 重用距离分析是一种常用的基于Trace的Cache性能分析方法.然而,随着现代GPU微架构的持续演进,现有基于重用距离理论的GPU内存分析模型由于简化了过多硬件特性,导致了显著的失真.为此,本文提出一种基于Trace和Cache功能模拟的GPU内存系统建模框架,针对现代GPU的关键内存特性进行了精确建模,包括Sector Cache、自适应L1缓存分配机制以及写直达与写回策略等.通过在Volta架构及多个基准测试套件上的实验验证,论文模型相较现有最先进模型PPT-GPU-Mem在多个关键指标上显著提升了预测精度:L2命中率误差从43.39%降至15.86%,显存读写事务次数误差从42%降至16.85%. 展开更多
关键词 GPU 内存模型 重用距离 功能模拟 NVIDIA nvbit
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