【摘 要】
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大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室 北京中国 100190
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大规模并行模拟是研究大数据体系结构的重要方法,对大数据应用及众核体系结构的发展有着不可替代的推动作用.然而,目前的模拟技术不能满足大数据体系结构研究的需求,主要体现在模拟速度慢、配置过程复杂、可扩展性差等方面.为了解决此问题,评估面向大数据应用的高通量众核体系结构的性能与功耗,本文提出了面向大数据应用的并行模拟框架——BDSim.该框架基于组件化思想,将功能组件与框架服务单元组成并行功能单元,并可根据负载情况,自由配置组件与框架服务单元之间的映射关系.为了提高组件之间的通信和同步效率,本文提出了一种非阻塞无锁通信优化方法,和一种CMB保守同步算法的优化算法——NMTRT-CMB同步算法.通过模拟不同并发规模的基于2D-Mesh网络的众核系统的实验结果表明,与基于锁的并行通信方法相比,框架采用的非阻塞无锁通信优化方法可以提高并行模拟速度约10％,与CMB同步算法相比,NMTRT-CMB同步算法可以减少空消息数量达90％以上。
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