कम्प्यूटिंग: छाया शाखाओं पर प्रकाश डालना

डेटा सेंटर हाउस और बड़े कंप्यूटरों का उपयोग बड़े पैमाने पर डेटा चलाने के लिए करते हैं। अक्सर, प्रोसेसर इस कार्यभार के साथ नहीं रख सकते हैं क्योंकि यह भविष्यवाणी करने और बाहर ले जाने के लिए निर्देश तैयार करने के लिए कर रहा है। यह डेटा के प्रवाह को धीमा कर देता है। इस प्रकार, जब आप एक खोज इंजन में एक प्रश्न टाइप करते हैं, तो उत्तर अधिक धीरे -धीरे उत्पन्न करता है या आपके लिए आवश्यक जानकारी प्रदान नहीं करता है।

इस मुद्दे को मापने के लिए, टेक्सास ए एंड एम विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने स्किया नामक एक नई तकनीक विकसित की, जिसे इंटेल, ईडकंप्यूटिंग और प्रिंसटन के सहयोग से कंप्यूटर प्रोसेसर बेहतर भविष्य के निर्देशों की भविष्यवाणी करने और कंप्यूटिंग प्रदर्शन में सुधार करने में मदद करने के लिए प्रिंसटन ने एक नई तकनीक विकसित की।

टीम में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर डॉ। पॉल वी। ग्रैट्ज़, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग में प्रोफेसर डॉ। डैनियल ए। जिमेनेज़ और इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में स्नातक छात्र, क्रिसन्थोस पेपी, एक प्रोफेसर शामिल हैं।

“प्रसंस्करण निर्देश आधुनिक प्रोसेसर डिजाइन में एक प्रमुख अड़चन बन गया है,” ग्रैट्ज़ ने कहा। “हमने एक नई तकनीक विकसित की, स्किया, बेहतर भविष्यवाणी करने के लिए कि आगे क्या आ रहा है और उस अड़चन को कम कर रहा है।”

आधुनिक डेटा सेंटर वर्कलोड के लिए एक सामान्य समस्या यह है कि निर्देश धारा – एक कंप्यूटर को प्रसंस्करण के लिए एक कदम उठाना चाहिए – प्रक्रिया के लिए बहुत बड़ा या मुश्किल हो सकता है। स्किया, छाया के लिए एक ग्रीक शब्द, न केवल भविष्य के निर्देशों की बेहतर भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है, बल्कि उस जानकारी के आधार पर, यह सिस्टम पर निर्देशों के थ्रूपुट में सुधार कर सकता है। थ्रूपुट समय की प्रति इकाइयों को पूरा प्रसंस्करण की इकाइयों को संदर्भित करता है।

“एक रेस्तरां में सर्वर होने के संदर्भ में थ्रूपुट के बारे में सोचें,” ग्रैटज़ ने कहा। “आपके पास बहुत सारी और बहुत सारी नौकरियां हैं। आप कितने कार्यों को पूरा कर सकते हैं, या आप प्रति यूनिट समय के कितने निर्देशों को निष्पादित कर सकते हैं? आप उच्च थ्रूपुट चाहते हैं, खासकर कंप्यूटिंग के लिए।”

थ्रूपुट में सुधार से डेटा सेंटर के लिए तेज प्रदर्शन और कम बिजली की खपत हो सकती है।

ग्रैट्ज़ ने कहा, “निर्देश पदचिह्न से जुड़े डेटा सेंटर वर्कलोड में नई अड़चनें हैं और इन्हें तय करके, हम हार्डवेयर को बेहतर मैप किए गए और उस वर्कलोड के अनुकूल बना सकते हैं।” “यदि हम इसे 10% अधिक कुशल बनाते हैं, तो एक कंपनी को पहले देश भर में 100 डेटा केंद्र बनाने की आवश्यकता होती है, अब केवल 90 बनाने की आवश्यकता है, जो 10 कम डेटा केंद्र है। यह बहुत महत्वपूर्ण है। इन डेटा केंद्रों में लाखों डॉलर खर्च होते हैं, और वे एक बिजली संयंत्र के पूरे आउटपुट के बराबर उपभोग करते हैं।”

डेटा सेंटरों में, आधुनिक प्रोसेसर निर्देशों की भविष्यवाणी करके और उन्हें जरूरत से पहले उन्हें पुनः प्राप्त करने से दक्षता में सुधार करते हैं, जो कि निर्देशित निर्देशित निर्देश (FDIP) के रूप में जाना जाता है, एक प्रणाली पर भरोसा करते हैं। FDIP निर्देशों का अनुमान लगाने और प्राप्त करने के लिए शाखा भविष्यवाणी इकाई का उपयोग करता है।

हालांकि, जैसे -जैसे डेटा सेंटर एप्लिकेशन अधिक जटिल होते जाते हैं, जब शाखा लक्ष्य बफर (BTB) होती है, तो समस्याएं हो सकती हैं, जो निर्देशों, दोषों की निगरानी और ट्रैक करने में मदद करती है। यह एफडीआईपी की प्रभावशीलता में बाधा डालता है, जिससे गलत भविष्यवाणियां और कैश प्रदूषण होता है। इन चूक शाखाओं में से कई, “छाया शाखाओं” को कहा जाता है, पहले से प्राप्त कैश लाइनों में मौजूद है, लेकिन वर्तमान निर्देश अनुक्रम द्वारा उपयोग नहीं किया जा रहा है और अनडकॉडेड रहता है।

Skia अप्रयुक्त बाइट्स में इन छाया शाखाओं की पहचान करता है और उन्हें डिकोड करता है, उन्हें छाया शाखा बफर नामक एक मेमोरी क्षेत्र में संग्रहीत करता है, जिसे BTB के साथ एक्सेस किया जा सकता है।

“इस तकनीक को दिलचस्प बनाता है कि भविष्य के अधिकांश निर्देश पहले से ही उपलब्ध थे, और हम यह प्रदर्शित करते हैं कि स्किया, न्यूनतम हार्डवेयर बजट के साथ, डेटा केंद्रों को अधिक कुशल बना सकता है, प्रदर्शन में सुधार के रूप में लगभग दोगुना प्रदर्शन में सुधार कर सकता है, जैसा कि मौजूदा हार्डवेयर में समान मात्रा में भंडारण है, जैसा कि हम देखते हैं,” पेपी ने कहा।

उनके निष्कर्ष, “स्किया: एक्सपोज़िंग शैडो ब्रांच्स,” को एक प्रमुख कंप्यूटर आर्किटेक्चर कॉन्फ्रेंस में से एक में प्रकाशित किया गया था, जो प्रोग्रामिंग भाषाओं और ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए आर्किटेक्चरल सपोर्ट पर एसीएम इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस है। टीम ने दुनिया भर के सहयोगियों को अपना काम प्रस्तुत करने के लिए नीदरलैंड की यात्रा की।

परियोजना के अन्य सहयोगियों में डेविड आई। अगस्त, प्रिंसटन विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान विभाग में एक प्रोफेसर, कृष्णम टिब्रेला, टेक्सास ए एंड एम में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग में एक स्नातक छात्र, गाइल्स पोकम, इंटेल कॉरपोरेशन में एक वरिष्ठ प्रिंसिपल इंजीनियर और भार्गव रेड्डी गोडाला और गिनो चाकन, सीनियर सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट आर्किटेक्ट्स, सीनियर सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट आर्किटेक्ट्स शामिल हैं।

इस शोध के लिए फंडिंग टेक्सास ए एंड एम इंजीनियरिंग के लिए आधिकारिक शोध एजेंसी टेक्सास ए एंड एम इंजीनियरिंग एक्सपेरिमेंट स्टेशन (टीईईईएस) द्वारा प्रशासित है।