【翻译笔记】上下文切换代价量化笔记

【原文】

https://www.usenix.org/legacy/events/expcs07/papers/2-li.pdf

1）介绍

上下文切换的代价

直接代价：进程寄存器的保存和恢复，os的线程调度，tlb的加载，processor的pipline刷新

cache影响代价：不同的负载下，不同的内存访问模型导致cache miss代价

2）衡量方法

直接代价量化方法

2个进程通过管道交互通信的时间c1

2个进程通过管道交互通信+分配访问浮点数的时间c2

c1里，每次通信包含2次上下文切换+1次读和1次写系统调用

2.1）每次线程切换的代价

2w次（读+写）+2w次上下文切换的时间t1

1w次（读+写）时间t2

c1=t1/2w - t2/1w

2.2）c2的代价

在512KB arraySize的情况下，写时延最高到200ms

 

 2.3) 避免潜在因素影响

用两核的cpu，其他线程绑定再第一个核上，实验的绑在第二个核上

使用real-time调度策略SCHED_FIFO，并且给最高的优先级

减少其他线程的影响

sched_setaffinity，sched_setscheduler

3）实验结果

使用IBM机器，每个有512KB L2缓存，cacheLineSize=128B

c1=3.8ms

c2从几ms到1s波动

3.1）dataSize的影响

第一个region（1KB-200KB），线程切换从4.2us到8.7us

因为能匹配L2 cache

第二个region（256KB-512KB），一个进程能匹配L2 cache，但是两个不能，线程切换从38us到203us

每次上下文切换，调度进程需要重新填满L2 cache，我们相信额外的时间是因为cache warmUp时间

在arraySize=384KB，代价开始大幅变动（不同的data访问策略），执行时间主要是花在内存带宽，dataWrite消耗2倍贷款

第三个region（512KB以上），由于数据太多不能放入cache，即使不上下文切换，也会cacheMiss

3.2）条带式访问

arraySize在（32KB，128KB）之间，数据能放入cache，不同stride访问差别不大

当不能放入cache，stride size越大，变化越高

stride=8B，消耗在44us和183us之间，平均116us

stride=128B, 消耗在133us和1500us，平均830us

原因在于stride影响了内存的warm-ups

3.3）实验环境的影响

额外增加ping外部测试，证明双核测试方法比单核更稳定

标签：cache,笔记,stride,线程,切换,量化,上下文,代价
来源： https://www.cnblogs.com/jiangshifu/p/16220794.html