Actas JP2011 - Universidad de La Laguna

Actas XXII Jornadas de Paralelismo (JP2011) , La Laguna, Tenerife, 7-9 septiembre 2011100908070Tiempo dedicado a CPU y MemoriaComp_Lect_EscComp_LectPrivadosCPU% of total6050403020100FluidanimateBlackscholesSwaptionsRadiosityVolrendApacheFFTJBBMediaFig. 1. Porcentaje del tiempo de ejecución empleado en accesos a memoria (dividido por tipos de datos) y cpu.aplicación que son tratados en la caché L1 de instrucciones,pero sólo a partir de un cierto momento.Este momento coincide con el fin de la inicializaciónde las estructuras de datos de la aplicaciones, y estosdatos ya no cambian de valor durante el resto deltiempo de ejecución de las mismas.Llamaremos a estos datos “datos compartidos desólo lectura” de aquí en adelante, y analizaremos sucomportamiento junto al del resto de tipos de datos.De esta forma, los bloques manejados por lacaché L1 de datos quedan clasificados la siguientemanera:Datos privados: son accedidos solamente por unprocesador para lectura y/o escritura.Datos compartidos:• Datos compartidos de sólo lectura: son accedidospor varios procesadores para lectura trasla inicialización de las estructuras de datos.• Datos compartidos de lectura/escritura: sonaccedidos por varios procesadores para lecturay escritura.C. Estudio del peso en el tiempo de ejecución de losdistintos tipos de datos.Pasamos ahora a estudiar qué importancia adquierenlos tipos de datos en el tiempo de ejecución delas aplicaciones, teniendo en cuenta la clasificaciónestablecida en la sección anterior. En la Figura 1 semuestra el porcentaje del tiempo de ejecución empleadopor la CPU y por los accesos a memoria segúnel tipo de dato.Como se puede observar en dicha figura, el tiempoempleado en accesos a memoria es de más de un 70 %de media. Si nos centramos en los distintos tipos dedatos vemos como, de media, cerca de un 35 % deltiempo es empleado en accesos a los datos privados.En torno a un 20 % del tiempo es dedicado a los datoscompartidos de lectura/escritura y más de un 15 %de media del tiempo de ejecución coincide con losaccesos a los datos compartidos de sólo lectura. Vemoscomo estos últimos, datos que tras inicializarseno vuelven a ser escritos, tienen un impacto bastantesignificativo en el tiempo de ejecución de las aplicaciones.Esto es especialmente notable en aplicacionescomo blackscholes o radiosity, en las que aportan másdel 20 % del tiempo de ejecución, y siendo totalmentedeterminantes en jbb, donde prácticamente la mitaddel tiempo de ejecución se consume en accesos a bloquesde este tipo.Así pues, aunque hay aplicaciones como fft o fluidanimateen las cuales representan un porcentaje pequeñodel tiempo de ejecución, alrededor del 5 %, pareceque los datos compartidos de sólo lectura puedentener un gran impacto en el tiempo de ejecución dealgunas aplicaciones. En las siguientes secciones seestudiaran minuciosamente.IV. Estudiando en profundidad los datoscompartidos de sólo lecturaEn este momento, nos preguntamos si los datoscompartidos de sólo lectura podrían tener algún tratamientoespecial que ayudara a mejorar el tiempo deejecución de las aplicaciones. Para responder a estapregunta se deben conocer algunos detalles más acercadel comportamiento de los mismos. Esta seccióntratará estas cuestiones.A. Número de bloques y número de accesos.En primer lugar analizaremos la cantidad de bloquesque son compartidos de sólo lectura y el númerototal de peticiones de memoria que generan. En la Figura2 se muestran el número de accesos y el espacioocupado por los bloques de memoria en la caché L1de datos según el tipo de dato al que pertenecen.Si nos fijamos detenidamente en la Figura 2a podemoscomprobar que el número de bloques de sólolectura representa de media sólo un 10 % del total debloques accedidos durante la ejecución de las aplicaciones.Es más, excepto en volrend y jbb, el númerode bloques de sólo lectura no llega ni al 5 % del totalen ninguna aplicación. Esto es un dato tremendamenteinteresante, ya que, aunque el espacio ocupadopor los datos compartidos de sólo lectura es muypequeño, su peso en el tiempo de ejecución de lasaplicaciones es bastante determinante, como se pudoapreciar en la Figura 1. Por ejemplo, en radiosity yblackscholes el espacio que ocupan estos bloques nollega al 3 %, y sin embargo el impacto que tienen enJP2011-257