论文分享-Characterizing and Evaluating a Key-value Store Application on Heterogeneous CPU-GPU Systems

Characterizing and Evaluating a Key-value Store Application on Heterogeneous CPU-GPU Systems

最近在阅读异构环境中的负载特征分析，想深入调研有关cpu与GPU异构环境下的应用运行特征，在一篇survey中看到了这篇paper，做个总结，加深一下印象。

这篇paper发表于2012年，比较久远，但采用的性能分析方法比较经典，对于初步进行异构应用分析的同学大有裨益。引用地址是：Hetherington T H, Rogers T G, Hsu L, et al. Characterizing and evaluating a key-value store application on heterogeneous CPU-GPU systems[C]//2012 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems & Software. IEEE, 2012: 88-98.

下面对文章的主要贡献进行简单介绍，感兴趣的同学可以移步google scholar 下载完整pdf。

文章对一个键值对存储的中间件应用Memcached在异构环境（集成的CPU+GPU，分离的CPU和GPU）下进行评估其性能表征。为了更好的评估memcached的性能，作者在GPU模拟器GPGPU-Sim上进行了实验。

硬件配置：GPU采用的是AMD APU系列
GPGPU-Sim

Dataset: wikiData

Results:
1）对比在不同GPU架构上的CPU加速（有数据转换和没有数据转换）
2）对比不同请求batch大小时吞吐量和时延的变化趋势
3）对比不同硬件配置下不同请求batchsize时的计算速度
4）不同硬件配置下的缓存丢失（mpki）
5）不同L1数据缓存配置下的peak IPC的百分比
6）不同wavefront size时的memcache性能 等

本论文从多个metric的角度分析了memcached在不同硬件配置下的性能表现，分析了异构配置对于应用的性能优化，以及将应用从CPU移植到GPU时，需要修改的参数配置。