Existing methods of generating and analyzing traces suffer from a variety of limitations including complexity, inaccuracy, short length, inflexibility, or applicability only to CISC machines. We use a trace generation mechanism based on link-time code modification which is simple to use, generates accurate long traces of multi-user programs, runs on a RISC machine, and can be flexibly controlled. On-the-fly analysis of the traces allows us to get accurate performance data for large second-level caches. We compare the performance of systems with 512K to 16M second-level caches, and show that for today's large programs, second-level caches of more than 4MB may be unnecessary. We also show that set associativity in second-level caches of more than 1MB does not significantly improve system performance. In addition, our experiments also provide insights into first-level and second-level cache line size.
现有的生成和分析轨迹的方法受到多种限制,包括复杂性,不准确性,长度短,不灵活或仅适用于CISC机器。我们使用基于链接时代码修改的跟踪生成机制,该机制易于使用,生成多用户程序的精确长跟踪,可以在RISC机器上运行并且可以灵活控制。跟踪的动态分析使我们能够为大型二级缓存获取准确的性能数据。我们比较了具有512K到16M二级缓存的系统的性能,并表明对于当今的大型程序,可能不需要大于4MB的二级缓存。我们还显示,超过1MB的二级缓存中的集合关联性不会显着提高系统性能。此外,我们的实验还提供了有关一级和二级缓存行大小的见解。 P>
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