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Optimal Symbiosis and Fair Scheduling in Shared Cache

机译：共享缓存中的最优共生和公平调度

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On multi-core processors, applications are run sharing the cache. This paper presents optimization theory to co-locate applications to minimize cache interference and maximize performance. The theory precisely specifies MRC-based composition, optimization, and correctness conditions. The paper also presents a new technique called footprint symbiosis to obtain the best shared cache performance under fair CPU allocation as well as a new sampling technique which reduces the cost of locality analysis. When sampling and optimization are combined, the paper shows that it takes less than 0.1 second analysis per program to obtain a co-run that is within 1.5 percent of the best possible performance. In an exhaustive evaluation with 12,870 tests, the best prior work improves co-run performance by 56 percent on average. The new optimization improves it by another 29 percent. Without single co-run test, footprint symbiosis is able to choose co-run choices that are just 8 percent slower than the best co-run solutions found with exhaustive testing.
机译：在多核处理器上，应用程序正在运行以共享缓存。本文提出了优化理论来共同定位应用程序，以最大程度地减少缓存干扰并最大化性能。该理论精确地指定了基于MRC的组成，优化和正确性条件。本文还提出了一种称为足迹共生的新技术，以在公平的CPU分配下获得最佳的共享缓存性能，以及一种新的采样技术，该技术可以降低局部性分析的成本。结合采样和优化后，该论文表明，每个程序只需不到0.1秒的分析时间，即可获得最佳性能的1.5％以内的协同运行。在对12,870个测试进行详尽评估之后，最佳的先前工作将联合运行性能平均提高了56％。新的优化使它又提高了29％。没有单一的协同运行测试，足迹共生关系就能够选择比通过详尽测试找到的最佳协同运行解决方案仅慢8％的协同运行选择。

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