SQRL: Hardware accelerator for collecting software data structures
SQRL: Hardware accelerator for collecting software data structures
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SQRL：用于收集软件数据结构的硬件加速器
DOI：
10.1145/2628071.2628118
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Phillips
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Snehasish Kumar;Arrvindh Shriraman;Vijayalakshmi Srinivasan;Dan Lin;J. Phillips
软件数据结构是新兴的以数据为中心的应用程序的一个关键方面，这使得提高数据交付的能源效率势在必行。我们提出了SQRL，一个硬件加速器，集成了最后一级缓存（LLC），使能源效率的迭代计算的数据结构。SQRL将特定于数据结构的LLC再填充引擎（Collector）与轻量级处理元素（PE）的计算阵列集成在一起。收集器利用计算内核的知识来i）以解耦的方式在PE之前运行以收集数据对象，以及ii）基于局部性特征来节流提取速率并自适应地平铺数据集。收集器利用数据结构知识来发现存储器级并行性并消除数据结构指令。
Software data structures are a critical aspect of emerging data-centric applications which makes it imperative to improve the energy efficiency of data delivery. We propose SQRL, a hardware accelerator that integrates with the last-level-cache (LLC) and enables energy-efficient iterative computation on data structures. SQRL integrates a data structure-specific LLC refill engine (Collector) with a compute array of lightweight processing elements (PEs). The collector exploits knowledge of the compute kernel to i) run ahead of the PEs in a decoupled fashion to gather data objects and ii) throttle fetch rate and adaptively tile the dataset based on the locality characteristics. The collector exploits data structure knowledge to find the memory level parallelism and eliminate data structure instructions.