44、基于核心度的芯片多处理器标签缩减及存储服务器分组策略

基于核心度的芯片多处理器标签缩减及存储服务器分组策略

在计算机系统的设计与优化中，能源消耗和性能开销的平衡以及存储系统的吞吐量提升是两个关键问题。下面将详细介绍基于核心度的芯片多处理器（CMP）标签缩减方法和存储服务器分组（SSG）策略，以解决上述问题。

基于核心度的CMP标签缩减

• 能耗上限计算
  • 能耗公式最终可表示为 (E = e \cdot \sum_{i=1}^{s} \sum_{j=1}^{w} (B_{ij} \cdot f_{ij} \cdot N_{i}))。
  • 定义 (N_{max} \equiv \max_{1\leq i\leq s}(N_{i})) 后，标签缩减的能耗上限 (E) 可推导为：
    [
    \begin{cases}
    E \leq \overline{E} = e \cdot N_{max} \cdot \sum_{i=1}^{s} \sum_{j=1}^{w} (B_{ij} \cdot f_{ij}) \
    \sigma \geq w - \sum_{j=1}^{w} \varphi(I_{ij}(m, n))
    \end{cases}
    ]
  • 若已知 (B_{ij}) 和 (f_{ij})，由于 (e) 和 (N_{max}) 为常数，即可计算能耗上限。
• 性能开销分析
  • 性能开销定义为标签缩减引起的额外线程切换次数。总切换次数 (S_T) 为 (S_T = S_P