Hotness-Based Policy (Hoff). Disabling a cold slice with a lower numbe translation - Hotness-Based Policy (Hoff). Disabling a cold slice with a lower numbe Thai how to say

Hotness-Based Policy (Hoff). Disabl

Hotness-Based Policy (Hoff). Disabling a cold slice with a lower number of frequently
referenced cache lines to save leakage power would incur a lower number of
cache misses than powering off a hot slice. Thus, the Hoff policy selects the power-off
victims from the slices with the hotness (calculated by Equation (2)) less than a predefined
threshold, Hth. With less than Hth hotness, the increase in cache miss rate
would possibly be less than Hth when the slice is powered off. Among the cold power-off
victims, the slices with lower hotness are chosen to be turned off, with the restriction
that at most Noff slices are powered off at an epoch to avoid write bursts. A higher
Hth setting would turn off more cache slices to save power but also increase the performance
penalty. We analyze the impact of different Hth settings and find that an Hth
equal to 7.5% represents a good tradeoff for the system we evaluated.
5.2.3. Utilization+Hotness+Dirty-Aware Policy (UHDoff). As observed in Section 4, using the
utilization alone to determine the power state would lose some power-off opportunities
when the referenced cache lines are seldom reused. The hotness characteristic can
help to identify these seldom reused slices, and powering off these slices can further
reduce the leakage power. Moreover, with similar utilization and hotness, the slice with
fewer dirty cache lines would incur a lower writeback penalty before shutting down
the cache slice. Therefore, the UHDoff policy considers all three factors when deciding
when and which slice should be disabled to save power, as illustrated in Figure 10
and Algorithm 1. We first select the power-off victims from the slices with less than
Uth utilization (lines 6 to 13). If there is no low-utilization slice, we instead select the
power-off victims from the slices with less than Hth hotness (lines 14 to 23). Among
the power-off victims, at most Noff slices with fewer dirty cache lines are chosen to be
turned off (lines 25 to 32). In order to maintain the inclusion property, at least MinOn
slices stay at the power-on state to guarantee that the LLC size is larger than the upperlevel
caches. In this algorithm, we first consider turning off the low-utilization slices,
then the cold slices. The reason is that the utilization fails to capture the power-off
opportunity of the seldom reused slices for the workloads with large memory footprint,
while the hotness metric can help to identify these less frequently accessed slices, as
illustrated in Section 4. The dirty metric is then used to select the slice that incurs
lower writeback overhead. We analyze the impact of different threshold settings and
empirically set Uth=30%, Hth=7.5%, and Noff=4.
2746/5000
From: Detect language
To: Thai
Results (Thai) 1: [Copy]
Copied!
Hotness-Based Policy (Hoff). Disabling a cold slice with a lower number of frequentlyreferenced cache lines to save leakage power would incur a lower number ofcache misses than powering off a hot slice. Thus, the Hoff policy selects the power-offvictims from the slices with the hotness (calculated by Equation (2)) less than a predefinedthreshold, Hth. With less than Hth hotness, the increase in cache miss ratewould possibly be less than Hth when the slice is powered off. Among the cold power-offvictims, the slices with lower hotness are chosen to be turned off, with the restrictionthat at most Noff slices are powered off at an epoch to avoid write bursts. A higherHth setting would turn off more cache slices to save power but also increase the performancepenalty. We analyze the impact of different Hth settings and find that an Hthequal to 7.5% represents a good tradeoff for the system we evaluated.5.2.3. Utilization+Hotness+Dirty-Aware Policy (UHDoff). As observed in Section 4, using theutilization alone to determine the power state would lose some power-off opportunitieswhen the referenced cache lines are seldom reused. The hotness characteristic canhelp to identify these seldom reused slices, and powering off these slices can furtherreduce the leakage power. Moreover, with similar utilization and hotness, the slice withfewer dirty cache lines would incur a lower writeback penalty before shutting downthe cache slice. Therefore, the UHDoff policy considers all three factors when decidingwhen and which slice should be disabled to save power, as illustrated in Figure 10and Algorithm 1. We first select the power-off victims from the slices with less thanUth utilization (lines 6 to 13). If there is no low-utilization slice, we instead select thepower-off victims from the slices with less than Hth hotness (lines 14 to 23). Amongthe power-off victims, at most Noff slices with fewer dirty cache lines are chosen to beturned off (lines 25 to 32). In order to maintain the inclusion property, at least MinOnslices stay at the power-on state to guarantee that the LLC size is larger than the upperlevelcaches. In this algorithm, we first consider turning off the low-utilization slices,then the cold slices. The reason is that the utilization fails to capture the power-offopportunity of the seldom reused slices for the workloads with large memory footprint,while the hotness metric can help to identify these less frequently accessed slices, asillustrated in Section 4. The dirty metric is then used to select the slice that incurslower writeback overhead. We analyze the impact of different threshold settings andempirically set Uth=30%, Hth=7.5%, and Noff=4.
Being translated, please wait..
Results (Thai) 2:[Copy]
Copied!
นโยบายความร้อน-Based (ฮอฟฟ์) ปิดการใช้งานชิ้นเย็นที่มีจำนวนที่ลดลงของบ่อยอ้างอิงเส้นแคชเพื่อประหยัดพลังงานจะก่อให้เกิดการรั่วไหลของจำนวนที่ลดลงของแคชกว่าการปิดชิ้นร้อน ดังนั้นนโยบายของฮอฟฟ์เลือกปิดที่ตกเป็นเหยื่อจากชิ้นด้วยความร้อน (ที่คำนวณได้จากสมการ (2)) น้อยกว่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเกณฑ์Hth มีน้อยกว่า Hth ความร้อนเพิ่มขึ้นในอัตราที่พลาดแคชอาจจะน้อยกว่าเมื่อHth ชิ้นจะถูกปิด ในระหว่างที่ปิดเย็นผู้ที่ตกเป็นเหยื่อชิ้นที่มีความร้อนที่ต่ำกว่าจะถูกเลือกจะถูกปิดด้วยข้อ จำกัด ว่าในชิ้น Noff ส่วนใหญ่จะปิดในยุคที่จะหลีกเลี่ยงการเขียนระเบิด สูงขึ้นการตั้งค่า Hth จะปิดมากขึ้นชิ้นแคชเพื่อประหยัดพลังงาน แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโทษ เราวิเคราะห์ผลกระทบของการตั้งค่าที่แตกต่างกัน Hth และพบว่า Hth เท่ากับ 7.5% แสดงให้เห็นถึงการถ่วงดุลอำนาจที่ดีสำหรับระบบที่เราประเมิน. 5.2.3 การใช้ประโยชน์ + + Hotness นโยบายสกปรก-Aware (UHDoff) ในฐานะที่เป็นข้อสังเกตในมาตรา 4 โดยใช้การใช้ประโยชน์เพียงอย่างเดียวในการตรวจสอบอำนาจรัฐจะสูญเสียโอกาสในการปิดบางส่วนเมื่อเส้นแคชจะถูกนำกลับมาใช้อ้างอิงไม่ค่อย ลักษณะความร้อนสามารถช่วยในการระบุชิ้นเหล่านี้นำกลับมาใช้ไม่ค่อยเปิดเครื่องและปิดชิ้นเหล่านี้ยังสามารถลดการใช้พลังงานการรั่วไหล นอกจากนี้ยังมีการใช้งานที่คล้ายกันและความร้อนชิ้นกับสายแคชสกปรกน้อยจะก่อให้เกิดโทษ writeback ต่ำก่อนปิดชิ้นแคช ดังนั้นนโยบาย UHDoff พิจารณาทั้งสามปัจจัยในการตัดสินใจเมื่อใดและที่ชิ้นควรจะปิดการใช้งานเพื่อประหยัดพลังงานดังแสดงในรูปที่10 และอัลกอริทึม 1. ก่อนอื่นเราเลือกปิดที่ตกเป็นเหยื่อจากชิ้นที่มีน้อยกว่าการใช้Uth (เส้น 6 13) ถ้าไม่มีชิ้นต่ำการใช้ประโยชน์แทนเราเลือกปิดที่ตกเป็นเหยื่อจากชิ้นที่มีน้อยกว่า Hth ความร้อน (เส้น 14-23) ในบรรดาผู้ที่ตกเป็นเหยื่อปิดที่ชิ้น Noff มากที่สุดกับสายการแคชสกปรกน้อยกว่าจะเลือกที่จะปิด(เส้น 25-32) เพื่อรักษาสถานที่ให้บริการรวมอย่างน้อย MinOn ชิ้นอยู่ที่อำนาจรัฐจะรับประกันได้ว่าขนาด LLC มีขนาดใหญ่กว่า upperlevel แคช ในขั้นตอนวิธีนี้เราพิจารณาปิดชิ้นต่ำการใช้ประโยชน์แล้วชิ้นเย็น เหตุผลก็คือว่าการใช้ล้มเหลวในการจับปิดโอกาสของชิ้นไม่ค่อยนำกลับมาใช้สำหรับงานที่มีขนาดใหญ่รอยความทรงจำ, ในขณะที่ตัวชี้วัดความร้อนสามารถช่วยในการระบุชิ้นเหล่านี้เข้าถึงได้บ่อยตามที่แสดงไว้ในมาตรา 4 ตัวชี้วัดที่สกปรก ที่ใช้แล้วเพื่อเลือกชิ้นที่เกิดขึ้นจากค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าwriteback เราวิเคราะห์ผลกระทบของการตั้งค่าเกณฑ์ที่แตกต่างกันและตั้งสังเกตุ Uth = 30% Hth = 7.5% และ Noff = 4






























Being translated, please wait..
Results (Thai) 3:[Copy]
Copied!
นโยบายการใช้ความร้อน ( การละเมิด ) ปิดชิ้นเย็นกับลดจํานวนบ่อย
อ้างอิงเส้นแคชประหยัดไฟรั่วจะเกิดเลขล่างของ
คิดถึงกว่าเปิดปิดแคชชิ้นร้อน ดังนั้น นโยบายฮอฟเลือกปิด
เหยื่อจากชิ้นกับความร้อน ( คำนวณโดยสมการ ( 2 ) ) น้อยกว่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ธรณีประตู แท้จริง . น้อยกว่าแท้จริง ทางเพิ่มแคชมิสเท่ากัน
อาจจะน้อยกว่าแท้จริงเมื่อหั่น ถูกปิด ระหว่างหนาวค่ะ
เหยื่อ ชิ้นพร้อมกับความร้อนต่ำที่จะได้รับเลือก ปิด กับ ข้อ จำกัด ที่ส่วนใหญ่มาจาก
ชิ้นจะถูกปิดในยุคที่จะหลีกเลี่ยงการเขียนระเบิด แท้จริงการตั้งค่าที่สูง
ปิดชิ้นแคชมากขึ้นเพื่อประหยัดพลังงาน แต่ยังเพิ่มบทลงโทษการแสดง

เราวิเคราะห์ผลกระทบของการตั้งค่าที่แตกต่างกันและพบว่าแท้จริงแท้จริง
เท่ากับ 7.5% เป็นข้อเสียที่ดีสำหรับระบบที่เราประเมิน
5.2.3 . การใช้ความร้อนสกปรกทราบนโยบาย uhdoff ) เท่าที่สังเกตในส่วนที่ 4 ใช้
ใช้คนเดียวเพื่อตรวจสอบอำนาจรัฐจะสูญเสียโอกาสปิด
เมื่ออ้างอิงแคชเส้นจะไม่ค่อยซ้ำกัน .ว่าสามารถช่วยในการระบุลักษณะเหล่านี้มักจะ
2 ชิ้น และชิ้นเหล่านี้สามารถเปิดปิดต่อไป
ลดการรั่วไหลของพลังงาน นอกจากนี้ มีการใช้ที่คล้ายกัน ทางชิ้นกับ
น้อยกว่าเส้นสกปรกแคชจะถูกปรับลด writeback ก่อนปิดเครื่อง
แคชชิ้น ดังนั้น uhdoff นโยบายพิจารณาทั้ง 3 ปัจจัยในการตัดสินใจ
เมื่อและที่ชิ้นควรปิดเพื่อประหยัดพลังงาน ตามที่แสดงในรูปที่ 10
และขั้นตอนวิธี 1 แรกที่เราเลือกค่ะ เหยื่อจากชิ้นน้อยกว่า
ใช้ภะ ( 6 สาย 13 ) ถ้าไม่มีการใช้น้อยชิ้นเราแทนเลือก
ปิดเหยื่อจากชิ้นน้อยกว่าแท้จริงความเผ็ด ( สาย 14 - 23 ) ระหว่าง
ปิดเหยื่อที่ส่วนใหญ่มาจากชิ้นกับน้อยสกปรกแคชสายที่จะได้รับเลือก
ปิด ( สาย 25 - 32 ) ในการรักษา รวมคุณสมบัติ อย่างน้อย minon
ชิ้นอยู่ที่อำนาจรัฐ เพื่อรับประกันว่า สำหรับขนาดมีขนาดใหญ่กว่า upperlevel
แคช . ในขั้นตอนนี้ เราพิจารณาก่อนปิดชิ้นใช้น้อย
จากนั้น ชิ้น เย็นเหตุผลก็คือการไม่จับค่ะ
โอกาสของไม่ค่อยซ้ำชิ้นสำหรับงานที่มีรอยเท้าหน่วยความจำขนาดใหญ่
ในขณะที่ความร้อนซึ่งสามารถช่วยในการระบุเหล่านี้น้อยกว่าเข้าถึงชิ้นตามที่
ภาพประกอบ ในมาตรา 4 ตัวชี้วัดที่สกปรกแล้วใช้เลือก Slice ที่ incurs
ลด writeback ค่าโสหุ้ยเราวิเคราะห์ผลกระทบของการใช้เกณฑ์ที่แตกต่างกันและ
ชุดภะ = 30% , แท้จริง = 7.5 % และจาก = 4
Being translated, please wait..
 
Other languages
The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: ilovetranslation@live.com