introduction

我们都知道L1/L2/L3cache解决了内存墙的问题，但是作者分析出现有的缓存架构有着天然缺陷，

• 作者列出的many to few communication，也就是L1ache中大量的数据传输到L2cache中，可能对于L1cache的带宽使用率不是很高，而对L2cache的亚里非常大(因为L1和L2cache的缓存速率不一样)
• 因为L1cache的私有性(core独享或者一个SM独享)，为了保证cache的一致性我们要使用一致性协议比如MSEI等，这样会导致hight cache line replication 在多个L1 cache之间，这样会减少L1cache的带宽，假如L1 cache的replicate 次数降低，那么会带来更高的缓存命中率，和缓存空间，和提升带宽，和减少L2或者memory的压力(我猜测因为L1 cache是write through导致L2或者main mem压力上升)

为了针对上面所说的2个问题，作者设计了一个新的内存架构，就是Decoupled L1，也就是将L1cache从core中拿出来,也就是分离core和L1 cache…然后将每个core 分离出来的cache聚合成一个大的cache
这个aggregate DC-L1cache可对所有的core访问，这里作者将所有的L1 cache放入一个clustered DC-L1cache中平衡NOC和replicate wast，大概是在这个集群中搞了一个shared cache 专门用于放多个core共享的数据，而不是让所有的DC-L1对所有的core可访问
NoC也要重新设计，让DC-L1cache 连接GPU core和memory

设计动机

cache line replication导致的低效

这里主要讨论为什么要设计decouple l1 cache，还有tightly coupled的设计不高效的地方

看上述的图，我们首先定义replication ratio指的是除此core外其他core发生L1 cache miss和总L1 cache miss的比

• 首先我们上面讲了每个core(SM core)本地都维护了一个L1cache，当我们的core 请求L1cache发生了cache miss则会向L2cache 独自请求数据，假如多个core都发生各自的L1 cache miss，则多个core都会将L2对应的数据移动到自己独有的L1 cache 中，这样会导致L1cache的浪费

• 因为data replication引起的浪费可能不适应所有的应用，减少/消除浪费的缓存空间，则只有对缓存空间敏感的应用程序才会受益，所以我们为了评估量化，将L1cache放大了16倍，然后我们发现这16个应用都是缓存空间敏感型，我们进一步分析缓存空间的子集replication敏感型，我们评估了L1 miss率(看上图)，有的饮用没有收到L1cache私有化的影响(比如C-NN)，因为大部分的请求都可以在本地解决，所以我们为了评估什么应用是replication敏感的搞了以下的几个标准

  1. replication ratio > 25%
  2. L1 miss rate > 50%
  3. 当总的L1cache 增加了16倍的容量后运行速率上涨了5%以上的应用

  最后我们找到有12个应用是replication-sensitive的(都用蓝色框框标起来)

• 对于简单的测试消除replicate给replication sensitive应用带来的影响，作者设计了一个L1cache，这个L1 cache维护了所有core的读写，来保证没有replication的发生，最后发现L1 miss的概率平均下降了89.5%，因为减少了cache replication，使我们的cache可以存下更多的数据，从而提升缓存命中率

低L1 cache 使用率导致的低效

还是我们提到的L1到L2的many to few的访问模式，导致L1cache的带宽使用率不高，而对L2cache的亚里又非常的大

因为L1cache速率比L2cache 速率快，且每个core都有L1cache，然后每个L1cache 不断地往L2cache 中写数据

这里作者定义了一个叫做core’s L1 accesses的指标衡量每一个core的L1带宽使用情况，直接看下图

所以作者提出将core上的L1cache都分离出来集中管理

decoupled L1 cache 设计思路

先看设计图

通过上图我们可以明确看到我们从core到DC L1之间有2个queue分别处理core -> dc l1cache，DC L1cache -> core，DC L1cache到L2cache 之间也是有2个queue，功能也和上面差不多，我们知道传统的core中有L1cache还有MSHR，我们除了分离L1cache还分离MSHR，然后我们根据不同的场景介绍作者的设计

• 处理读请求

  首先我们的core发送读请求到NoC#1(图中的B)，然后通过NOC#1到对应的DC L1cache的收queue中，他会发生以下的步骤

  • 首先在DC L1 cache中按照FIFO的方式将请求拿出，到DC-L1$中，这个就是存储L1cache的数据，此时根据缓存命中分2个情况
    • 缓存命中，直接将对应的数据发送到次DC-L1 的出队列中返回到NOC#1最后回到core中
    • 假如缓存不命中那就先到MSHR中，按照MSHR的处理惯例，将请求发送到DC L1cache的出队列上(Q3),然后队列从NOC#2到L2cache中找数据，假如找到就从DC-L1cache的Q4返回存入DC-L1$中，然后按照上一条的方式将数据返回到core中

  注意，作者设计的DC L1只会返回core需要的数据，而不是整个cache line都返回，假如我们把cache line都返回则会浪费我们的带宽

• 处理写请求

  这个写处理请求有点特点，首先我们写请求在DC L1cache中命中，直接驱逐对应的cache line到L2 cache中然后返回消息给core，假如在DCL1 cache写miss，则不在DC L1cache中分配空间，而是直接将写的请求转发到L2中，假如DC-L1cache收到L2发过来的ACK(表明写完成)，则直接转发到core中

• 处理Non-L1请求

  这里主要是讲我们的指令不需要L1cache参与的，直接由DC L1 cache的Q1转发到Q3，bypass掉DC-L1$,同样的一些不需要L1回复的请求直接由L1的Q4转发到Q2，最后到core上，(因为设计上Core想到L2或者mem必须经过L1)

• 处理原子操作

  首先我们baseline的办法是原子操作越过L1cache，交由L2/memory controller操作，我们这里也是一样

为什么原子操作会越过L1cache我也不知道，明天详细查阅资料

这里作者又重新的设计了一下DC-L1 cache
作者假设我们GPU有X个core，每个core有一个DC-L1$,则我们一共有X个DC-L1$,每个DC-L1$大小C，此时作者讲多个X聚合成一个大的DC-L1$，从数量上来讲X > Y，但是从每个的DC-L1$容量来讲Y > X，Y的DC-L1$大小有$\frac{X\ast C}{Y}$,此时每一个Y DC-L1 cache关联一组core，这一组core对这个Y DC-L1$私有，我们将这个Y DC-L1$代称为PrY，我们可以通过控制Y中有多少个X来达到控制聚合颗粒度
下图画出了一个Pr40(40个X DC-L1cache和成一个Y)的示例图

我们可以看到core到DC-L1之间又搞了一个2X1的XBar，每2个core都可以通过这个2X1的NOC#1中的crossbar访问这个私有Y DC-L1 cache，
这个时候作者做了个性能的比较，正对Y内含有不同的X DC-L1cache，如下图

Pr80就是不进行聚合，一共就80个X DC-L1cache，不聚合也是80个Y DC-L1cache
Pr40我们上面讲了就是2和1(2个X合一个Y)
Pr20就是4合1
Pr10是8合1
上面的32指的是我们NoC#1(core to DC-L1)一次发送32byte,所以NOC#2则一共一次可以发送80X32byte的数据(假如是Pr80)，一个cache line大小128B，那么我们从DC1一次取数据(一个cache line大小)到core上需要4个周期也就是4次所以L1的带宽峰值就是$\frac{128B}{4cycles}\ast 80$（假设Pr80）

为什么baseline可以一次取128B因为base line中core和L1cache是连在一起的所以可以可以一次取一个cache line，而不用经过NoC

我们评估IPC(instruct pre cycle)和L1 cache miss率
如果光看IPC，Pr80和baseline有点像，只不过性能平均少了3%左右

shared DC-L1 cache设计
作者为了减少cache中数据replication还发明了一个shared DC-L1cache，在此之间作者先将所有的DC-L1cache合成一个大的地址范围(不过地址的顺序不是和DC -L1cache的物理顺序一样，而是交错的)如下图

上图中纯黑色的DC-L1cache可能就是一个shared DC-L1cache

当然这个设计需要我们的任何一个core可以穿越任何一个DC-L1，上图中有80个core，40个DC-L1cache，我们把上面的设计统称为SH40，我们把物理地址给映射到这40个DC-L1中比如物理地址是黑色地址范围只能由DC-L1 39这个cache去存储

• 选择home DC-L1缓存:假如一个需要缓存的cache line地址来了(物理地址)，我们先要根据映射，找到我们这个cache line应该缓存在那个DC-L1上

  这里的物理地址和DC-L1cache的映射是由home bit实现的，大概怎么选作者用到了home bit，但是具体没有提及，我猜测应该是根据物理地址划分成三部分(tag,index(way这里应该换成了DC的index),offset)这种组相联映射

• 处理请求:和之前的设计差不多，就是将对应的请求转发到home DC-L1上

shared DC-L1设计的性能

一样我们这里评测IPC和miss率
看图

作者对比的是SH40，此时DC-L1的miss率掉了89%平均，因为SH这种方法有效的降低了cache line的replicate率和增加了存储的空间，但是有2个replication-sensitive的应用没有从SH40这个设计中获利，比如P-2MM，只提升了6%，因为SH40有一个非常严重的问题叫做partition camping

partition camping的意思是我们cache是分成多个部分，理想情况下每个部分平均的接收请求，但是有一些应用会让一个parition接收大量的请求，造成带宽的下降

还有一个应用P-3DCONV他的miss率还降低了3%…

针对作者搞得SH方法，作者对一些replication-insensitive的应用也做了一个评估，看下图

作者给出大部分cache 延迟容忍性比较高的应用表现得都比baseline要好

clustered shared dc-L1 cache
为了减少跨区域访问和增强replication-sensitive应用的效率，并且还不能给replication-insensitive应用的影响，作者又对他的设计进一步的优化，搞出了clustered shared dc-L1 cache
所以作者开始调查cache replication带来的影响，而不是直接消除replication
作者这里介绍了上一步SH的劣势，比如和Pr40相比，虽然replication降低了，但是Noc和static power还是高，
这里clustered shared dc-L1 cache设计我们定义M个DC-L1node可以被N个core访问，Y是总共的DC-L1的数量，Z是我们存在的集群数量，(Z = Y/M)，还有就是每个集群都被分配了一个独一无二的地址范围(每个集群而言)，看下图

上图中一共又40个DC-L1cache，还有10个集群，每个集群包括4个DC-L1cache，和8个core访问，所以每个集群NoC #1是8*4，通过这个NoC#1到这8个core中，我们因为L1被划分成了不同的集群，那么我们L1每个集群访问L2cache，L2cache也要划分不同的区域，(因为每一个集群的地址都是独一无二的，上图中将L2cache划分成32个slice)，作者设定10个DC-L1cache(这些DC-L1cache是不同集群中的) 可以通过crossbar访问8个L2cache slice

后续的操作Home DC-L1和之前的CH都差不多

对于这个clustered shared L1 cache的性能评估首先，评估对象是集群数量，通过观察发现集群数量越大，L1 miss率越高

通过上图可以看到评估的对象是C1 C5 C10 C20 C40,随着集群数量的越来越多，L1miss率越高，但是对于baseline来说L1 miss率降了不少，对比baseline C5，C10，C20，L1 miss率分别降低了72%，61%，41%
虽然C5，C10，C20的L1miss率降低，但是其效率还是有着显著提升，C10 但是其性能对比C1还是降低了百分之5，但是大部分的replication-sensitive的应用性能C1要优于其他，因为这些应用对于消除replication带来的cache capacity effective很敏感，但是还有一些应用比如T-AlexNet，C1的性能就不行了，因为集群大于1代表着一个cache line的copies可能存在多个集群中

除此之外作者还对replication-insensitive的应用做了比较

发现在insensitive应用中对比之前的SH和这里的SH+C，发现SH+C性能有着显著的提升，如下图

特别是,C-RAY, P-3MM, and P-GEMM饱受partition camping的折磨

首先什么是replication insensitive，就是对于replication不是非常敏感的应用，换句话说每个core拿的数据都不一样，很少发生每个core拿到相同的数据再通过MSEI去维护一致性，对于SH方法中所有DC-L1被化成一个统一的地址(但是地址不是按照DC-L1顺序从大到小划分，而是乱序)，他们每个DC-L1都映射着固定的物理地址，也就是说一个范围的物理地址，最终只会被缓存到一个DC-L1中，此时他的miss率就下降了非常多，但是NOC2中通讯次数变多，变多后对于能耗也变高，这个时候有个问题产生，我们的core只取一个DC-L1(假如我们的应用是平均访问全部分布的物理地址还好说)此时miss率高升，这样我们就会不断地往L2或者mem中拿数据，返回到L1，并且缓存到着其中一个DC-L1中，这样NOC不管1或者2的访问次数会飙升，并且其他的DC-L1没有用到，所以对于一些replication insensitive的应用特别是会发生partition camping的应用，假设这个应用只取物理地址的某个范围，恰好这某个范围的物理地址被映射到一个DC-L1cache中，那么这个DC-L1cache 会被反复使用，且miss率飙升，IPC下降，其他的DC-L1cache可能使用率就变低，而clustered shared cache正好解决这个问题

这里还要提及的是不管cpu/gpu，假设我们就一个用户线程(比如主线程)，他最终运行在那个core上是看操作系统调度(用户线程->系统线程->硬件线程),只有一个线程通常意义上只能允许一个线程在一个时间运行在一个core上，也许根据调度原则他下个时间调度到下一个core上，但是一个时间内他只能在一个core上跑