CSAPP Lab4 Cache Lab
作者：互联网
CSAPP Lab4 Cache Lab: Understanding Cache Memories
我的2.3是不是全网能搜到的代码中，miss最少的（雾
https://www.zybuluo.com/SovietPower/note/1795924
参考：
https://www.jianshu.com/p/e68dd8305e9c
得分测试：
Linux> make
Linux> python driver.py
得分截图：
Part 1
要求：模拟一个组相连高速缓存。只需给出每次操作是否命中、是否发生驱逐即可。
组相连高速缓存有\(S=2^s\)组，每组\(E\)行，每行\(1\)个有效位，\(t\)个标记位，\(B=2^b\)数据位。
地址：\(t\)个标记位，\(s\)个组索引位，\(b\)个块偏移位。
每次模拟即可。
代码还可以优化的地方（但也没必要）：s,b,t,verbose,cache等确实可以定义为局部变量并作为函数参数传递；Cache结构体应有自己的s,b,t，而不是全局的。
测试得分：
Linux> make
linux> ./test-csim
自测：
> csim(.exe) -v -s 4 -E 1 -b 4 -t traces/yi.trace
L 10,1 miss
M 20,1 miss hit
...
M 12,1 miss eviction hit
hits:4 misses:5 evictions:3
代码：
#include "cachelab.h"
#include <stdio.h>
#include <getopt.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
typedef unsigned long long ull;
const char *Usage="Usage: ./csim-ref [-hv] -s <s> -E <E> -b <b> -t <tracefile>";
const char *Error="Wrong augment.";
typedef struct
{
int valid, tm;
ull tag;
}CacheLine; //缓存行
typedef CacheLine* CacheSet; //缓存组
typedef CacheSet* Cache; //组相连高速缓存
int s,S,E,b,B;
int verbose;
int hits=0, misses=0, evictions=0;
Cache cache;
FILE *fp=NULL; //<tracefile>
void Read(int argc, char* argv[])
{
for(int opt; ~(opt=getopt(argc, argv, "hvs:E:b:t:")); )
{
switch(opt)
{
case 'h': //Optional help flag that prints usage info
fprintf(stdout, Usage, argv[0]);
exit(0);
case 'v': //Optional verbose flag that displays trace info
verbose=1;
break;
case 's': //Number of set index bits (S = 2^s is the number of sets)
s=atoi(optarg), S=1<<s;
break;
case 'E': //Associativity (number of lines per set)
E=atoi(optarg);
break;
case 'b': //Number of block bits (B = 2^b is the block size)
b=atoi(optarg), B=1<<b;
break;
case 't': //-t <tracefile>: Name of the valgrind trace to replay
fp=fopen(optarg,"r");
break;
default:
fprintf(stdout, Error, argv[0]);
exit(1);
}
}
}
void Init()
{
cache=(Cache)malloc(sizeof(CacheSet)*S);
if(cache==NULL) exit(1);
for(int i=0; i<S; ++i)
{
cache[i]=(CacheSet)calloc(E,sizeof(CacheLine)); //calloc会初始化分配的内容为0，malloc不会
if(cache[i]==NULL) exit(1);
}
}
void Load(int set_id,ull tag)
{
static int TIME=0;
++TIME; //time stamp
int empty=-1, eviction=-1;
CacheSet set=cache[set_id];
for(int i=0; i<E; ++i)
{
if(set[i].valid)
{
if(set[i].tag==tag)
{
++hits, set[i].tm=TIME;
if(verbose) printf(" hit");
return;
}
if(eviction==-1 || set[i].tm<set[eviction].tm)
eviction=i;
}
else empty=i;
}
++misses;
if(~empty)
{
set[empty].valid=1, set[empty].tag=tag;
set[empty].tm=TIME;
if(verbose) printf(" miss");
}
else
{
++evictions;
set[eviction].tag=tag;
set[eviction].tm=TIME;
if(verbose) printf(" miss eviction");
}
}
void Store(int set_id,ull tag)
{
Load(set_id,tag);
}
void Simulater()
{
char opt;
ull add;
int size;
while(~fscanf(fp," %c %llx,%d",&opt,&add,&size)) //%I64x
{
if(opt=='I') continue;
int set_id=(add>>b)&(S-1); ull tag=add>>(s+b);
if(verbose) printf("%c %llx,%d",opt,add,size);
switch(opt)
{
case 'L':
Load(set_id, tag);
break;
case 'S':
Store(set_id, tag);
break;
case 'M':
Load(set_id, tag), Store(set_id, tag);
break;
}
if(verbose) putchar('\n');
}
}
// void printSummary(int a,int b,int c)
// {
// printf("hits:%d misses:%d evictions:%d\n",a,b,c);
// }
int main(int argc, char* argv[])
{
Read(argc,argv);
Init();
Simulater();
printSummary(hits,misses,evictions);
fclose(fp);
for(int i=0; i<S; ++i) free(cache[i]);
free(cache); //Always free what you malloc, otherwise may get memory leak
return 0;
}
Part 2
要求：给定一个\(S=5,E=1,B=5\)的直接映射缓存，即有\(32\)组，每组一行能存\(32\)字节/\(8\)个int。分别对\(32\times 32\)、\(64\times 64\)、\(67\times 61\)的矩阵转置函数做修改，使得其miss数尽量小。
三个函数允许的最大miss数分别为：\(600\)、\(2000\)、\(3000\)，满分为小于\(300\)、\(1300\)、\(2000\)。
此外表现分要求：
- 每次最多使用12个局部int变量。
- 不能定义数组。
- 不能改变A矩阵，但B矩阵可以任意修改。
在trans.c中修改。
若要测试例如\(34\times 12\)的矩阵转置可以使用：
Linux> ./test-trans -M 12 -N 34
自测：
Linux> make
Linux> ./test-trans -M <M> -N <N>
查看错误信息：
Linux> ./tracegen -M 64 -N 64 -F 0
2.1 32×32
做法1
先看一下分组情况：
第一行：\(0\sim 3\)组
第二行：\(4\sim 7\)组
第三行：\(8\sim 11\)组
...
第八行：\(28\sim 31\)组
转置时，A是读同一行，所以miss会很小；而对B需要逐列操作，miss的多少主要取决于B，所以主要关注B。
一般的转置中，B依次写\(1,2,3,...,8,9,10,...,32\)行，依次占用第\(0,4,8,...,28,0,4,...,28\)组。可以发现如果只让B写八行的第一列，再写这八行的下一列直至写完前八列，就不会发生miss/eviction（当然第一列会miss）。
至于A的影响，只是在分块矩阵的主对角线上时，B每写一列（八行）会与A冲突一次，导致两次miss。（注意要先存一下A这行的八个元素，才能写B的这一列，否则A要多miss一次）
结果分析：
对于主对角线上的四个\(8\times 8\)矩阵，miss数为\(2\times 8+7=23\)次；非主对角线上的子矩阵，因为A,B用到的内存组错开了，所以只有\(8+8=16\)次miss。
所以总miss数约为\(23\times 4+16\times 12=284\)，实测\(287\)。
做法2
考虑能否消除做法1中主对角线上，额外的\(7\)次miss。这\(7\)次miss，是因为A,B是 分别按行列 交叉读写的，所以总会有\(7\)次的覆盖。
那么我们A,B全都按行读写，就不会有这\(7\)次覆盖了，每次的一整行都能hit。
注意到缓存可以存下A或B的整个\(8\times 8\)矩阵，不能修改A，但可以修改B。
所以我们把A一行一行赋值给B，是\(16\)次miss；然后再对B的\(8\times 8\)矩阵做转置，额外miss数就是0了（全部在缓存中，全部都hit）。
即先按行复制后整个转置。
这样总miss数为\(16\times 16=256\)，实测\(259\)。
代码：
//Sol1: 287
// for(i=0; i<N; i+=8)
// for(j=0; j<M; j+=8)
// for(k=i; k<i+8; ++k)
// {
// v0=A[k][j], v1=A[k][j+1], v2=A[k][j+2], v3=A[k][j+3],
// v4=A[k][j+4], v5=A[k][j+5], v6=A[k][j+6], v7=A[k][j+7];
//
// B[j][k]=v0, B[j+1][k]=v1, B[j+2][k]=v2, B[j+3][k]=v3,
// B[j+4][k]=v4, B[j+5][k]=v5, B[j+6][k]=v6, B[j+7][k]=v7;
// }
// return;
//Sol2: 259
for(i=0; i<N; i+=8)
for(j=0; j<M; j+=8)
{
for(k=i, l=j; k<i+8; ++k, ++l)
{
v0=A[k][j], v1=A[k][j+1], v2=A[k][j+2], v3=A[k][j+3],
v4=A[k][j+4], v5=A[k][j+5], v6=A[k][j+6], v7=A[k][j+7];
B[l][i]=v0, B[l][i+1]=v1, B[l][i+2]=v2, B[l][i+3]=v3,
B[l][i+4]=v4, B[l][i+5]=v5, B[l][i+6]=v6, B[l][i+7]=v7;
}
for(k=0; k<8; ++k)//第j行 第i列（偏移量i,j记得加）
for(l=k+1; l<8; ++l)//对于B，行的编号就都加j，列的编号就都加i
v0=B[k+j][l+i], B[k+j][l+i]=B[l+j][k+i], B[l+j][k+i]=v0;
}
2.2 64×64
看一下分组情况：
第一行：\(0\sim 7\)组
第二行：\(8\sim 15\)组
第三行：\(16\sim 23\)组
第四行：\(24\sim 31\)组
第五行：\(0\sim 7\)组...
显然还按\(8\times 8\)分组不利于B的按列写。如果换成\(4\times 4\)分组，B的每列写不会冲突，但缓存中每行的利用率只有一半（能得一点点分）。
考虑综合两种分法，整体采用\(8\times 8\)分组，按行的操作每次处理八个，按列的操作每次处理四个（但注意这四行中的前八列都可以用）。
参考上面链接中的做法及图片：
对每个\(8\times 8\)矩阵，分成四个\(4\times 4\)矩阵，然后做四步：
- 对A的前四行，前四个数分别存到B的前四列中，后四个数分别存到B的后四列中。
- 读A的后四行的第一列、第五列元素，并保存。
- 将2.中A的后四行的第一列，放到B当前第一行的后四个元素中（并保存之前这里的四个元素）；将2.中A的后四行的第五列，放到B第五行的后四列去。
- 将3.中存下的，原先B第一行的后四个元素，放到B第五行的前四列去。
- \(2,3,4\)步对不同列重复做共四次，就可以实现转置了。
这个做法充分利用了，同一行能读\(8\)个数、最多同时存\(4\)整行的性质，以及转置的特点。
总结就是，前四行可以直接按列赋值给B，然后对后四行，左下角部分的每一列放到右上角部分的每一行、右上角的每一行放到左下角部分的每一行、右下角的列转成行位置，就可以实现转置，而且这种方法对内存的利用率很高、miss少。
结果分析：
对于上面的四步，若子矩阵不在主对角线上，则A,B的读写不会相互影响，则：
- miss数为\(4+4=8\)。
- miss数为\(4\)。
- miss数为\(0+1=1\)。
- miss数为\(0\)。
- 三次重复后的\(2,3,4\)步miss数共\(0+3+0=3\)。
总miss数约为\((8+4+1+3)\times 64=1024\)
若子矩阵在主对角线上，1.中miss数会加\(3\)，每次的3.会多\(4\)（写B的被A驱逐的前四行）+\(3\)（读A的被B驱逐的五六七行）=\(7\)次，所以共多\((3+7)*8=80\)次。
所以总miss数为\(1104\)次，实测\(1107\)次。
1.中多的\(3*8\)次miss可以像2.1中，先复制后转置的方法消除。
代码：
for(i=0; i<N; i+=8)
for(j=0; j<M; j+=8)
{
for(k=i; k<i+4; ++k)
{
v0=A[k][j+0], v1=A[k][j+1], v2=A[k][j+2], v3=A[k][j+3],
v4=A[k][j+4], v5=A[k][j+5], v6=A[k][j+6], v7=A[k][j+7];
B[j][k]=v0, B[j+1][k]=v1, B[j+2][k]=v2, B[j+3][k]=v3,
B[j][k+4]=v4, B[j+1][k+4]=v5, B[j+2][k+4]=v6, B[j+3][k+4]=v7;
}
for(k=j; k<j+4; ++k)
{
v0=A[i+4][k], v4=A[i+4][k+4],
v1=A[i+5][k], v5=A[i+5][k+4],
v2=A[i+6][k], v6=A[i+6][k+4],
v3=A[i+7][k], v7=A[i+7][k+4],
tmp=B[k][i+4], B[k][i+4]=v0, v0=tmp;
tmp=B[k][i+5], B[k][i+5]=v1, v1=tmp;
tmp=B[k][i+6], B[k][i+6]=v2, v2=tmp;
tmp=B[k][i+7], B[k][i+7]=v3, v3=tmp;
B[k+4][i+0]=v0, B[k+4][i+1]=v1, B[k+4][i+2]=v2, B[k+4][i+3]=v3,
B[k+4][i+4]=v4, B[k+4][i+5]=v5, B[k+4][i+6]=v6, B[k+4][i+7]=v7;
}
}
2.3 67×61
类似2.1，每行是\(61\)个，所以依旧利用Cache能存B的\(8\)行的性质，对B每\(8\)行处理一次，每次处理所有行的这八个元素的A->B赋值。
因为限制为\(2000\)足够大，比较容易过。实测\(1761\)。
不过\(16\times 16\)分块，暴力转置也能恰好不超过\(2000\)。
代码：
for(j=0; j<56; j+=8)
for(i=0; i<67; ++i)
{
v0=A[i][j], v1=A[i][j+1], v2=A[i][j+2], v3=A[i][j+3],
v4=A[i][j+4], v5=A[i][j+5], v6=A[i][j+6], v7=A[i][j+7];
B[j][i]=v0, B[j+1][i]=v1, B[j+2][i]=v2, B[j+3][i]=v3,
B[j+4][i]=v4, B[j+5][i]=v5, B[j+6][i]=v6, B[j+7][i]=v7;
}
for(i=0; i<64; ++i)//右上
for(j=56; j<61; ++j)
B[j][i]=A[i][j];
for(i=64; i<67; ++i)//右下
for(j=56; j<61; ++j)
B[j][i]=A[i][j];
标签：CSAPP,int,Cache,矩阵,Lab,times,转置,miss 来源： https://www.cnblogs.com/SovietPower/p/14800327.html