Question

我正在研究多核机器上的并行算法的性能。我使用循环重新排序（ikj）技术进行了矩阵乘法的实验。

串行执行结果如下图所示.L1数据高速缓存命中循环次序ikj和kij所有大小的nXn矩阵接近100％（图1盒号1和2）并且你可以看到循环次序ikj在大小2048和4096突然L2数据cach命中减少％50（图2盒号1和2）也在L2指令缓存命中同样如此。对于这2个大小的L1数据高速缓存命中的情况与其他大小（256,512,1024）大约是％100。在指令和数据缓存命中中，我找不到任何合理的斜率原因。任何人都可以告诉我如何找到原因？

你认为L2统一缓存对加剧问题有什么影响吗？但是仍然是什么导致这种减少算法和性能的特征应该我找到原因。

实验机是Intel e4500，带2Mb二级缓存，缓存行64，os是fedora 17 x64，带gcc 4.7 -o无编译器优化

Abridged＆amp;完整问题？ my problem is that why sudden decrease of about 50% in both L2 data and instruction cache happens in only ikj & kij algorithm as it's boxed and numbered 1 & 2 in images, but not in other loop variation 的

                                   *Image 1*

enter image description here

                                    *Image 2*

enter image description here

                                    *Image 3*

enter image description here

                                   *Image 4*

enter image description here

                                   *Image 5*

尽管存在上述问题，但ikj＆amp; kij算法的时间没有增加。但也比其他人快。 enter image description here

ikj和kij算法是循环重排序技术的两种变体/

kij算法

   For (k=0;k<n;k++)
    For(i=0;i<n;i++){
        r=A[i][k];
      For (j=0;j<n;j++)
          C[i][j]+=r*B[k][j] 
    }

ikj算法

For (i=0;i<n;i++)
     For(k=0;k<n;k++){
      r=A[i][k];
      For (j=0;j<n;j++)
           C[i][j]+=r*B[k][j] 
    }

感谢

Answer 1

我敢打赌，这是因为在以下问题的答案中讨论的超对齐问题：

我希望我不喜欢复制和粘贴这些答案是可以理解的。

L2数据和指令缓存突然减少

1 个答案: