【摘 要】
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传统的计算体系是以计算为中心的.在数据处理的过程中,数据被通过层层的存储体系传输到计算单元所在的位置进行计算,这种结构在过去的几十年里是成功的,也能达到性能需求.然而随着时代的发展,计算机的应用需求也随着发生了很大的改变.近些年,大数据的出现迅速成为热点话题.随着计算机需要处理的数据量越来越大,数据处理的过程中,相比于数据计算,数据的存取所占的比重也越来越大.数据存取面临的带宽,延迟和功耗的问题已
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传统的计算体系是以计算为中心的.在数据处理的过程中,数据被通过层层的存储体系传输到计算单元所在的位置进行计算,这种结构在过去的几十年里是成功的,也能达到性能需求.然而随着时代的发展,计算机的应用需求也随着发生了很大的改变.近些年,大数据的出现迅速成为热点话题.随着计算机需要处理的数据量越来越大,数据处理的过程中,相比于数据计算,数据的存取所占的比重也越来越大.数据存取面临的带宽,延迟和功耗的问题已经越来越严重,这使得原有的以计算为中心的计算体系面临着极大地挑战.一个有效的解决办法就是将计算单元放置到靠近存储器的位置,而不需要跨过层层的存储体系进行数据存取,由原来的以计算为中心转化为以数据为中心,这样的结构称为计算存储一体的体系结构(PIM).PIM并不是新兴的概念.早在几十年前,这一概念就曾被提出,可是由于工艺的限制,制造这样的结构十分昂贵,因此工业界并没有成品量产.而近几年,随着3D封装技术的发展以及应用需求的推动,PIM重新在工业界和学术界引起了研究的热潮.3D封装技术可以将多层DRAM和逻辑电路封装在一个芯片内,层与层之间通过高速硅通孔互联.如果在逻辑电路层集成计算单元,则可以实现计算单元对DRAM的高速访问.这为PIM的实现提供了技术支持.本文着重于整个PIM系统性能的研究以及编程模型的设计.文中提出了一种PIM体系结构,并基于该结构提出了相应的编程模型.通过搭建基于gem5模拟器的系统仿真平台,对编程模型进行验证并给出PIM架构的性能评估.由于GPU在大数据领域也有着广泛的应用,本文基于GPGPU-sim平台对GPU进行了仿真和性能评估,作为PIM系统性能的参照.
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