Figure 4 shows the IPC and MPKI cha

Figure 4 shows the IPC and MPKI characteristics for these categories. This characterization can be used to evaluate the effectiveness of LLC space on the application, and it shows that not all GPGPU applications have a uniform streaming access behavior. There are several cache sensitive applications that need special attention while managing the LLC. These characteristics assume increased importance when GPU applications share the LLC with CPU applications in a heterogeneous multicore processor. Benchmarks belonging to each class is shown in Table IV. We utilize this benchmark characterization to form the workload mix in Section IV-B. Section
V-D evaluates HeLM based on these application classes.

Results (Thai) 1:

รูปที่ 4 แสดงลักษณะ IPC และ MPKI สำหรับประเภทเหล่านี้ จำแนกลักษณะนี้สามารถใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของ LLC พื้นที่บนแอพลิเคชัน และมันแสดงให้เห็นว่า โปรแกรมประยุกต์ GPGPU ทั้งหมดไม่มีเครื่องแบบสตรีมมิ่งเข้าถึงลักษณะการทำงาน มีหลายแคใช้งานที่ต้องการความสนใจเป็นพิเศษในขณะที่การจัดการ LLC ลักษณะเหล่านี้สมมติความสำคัญเพิ่มขึ้นเมื่อใช้งาน GPU LLC ใช้ร่วมกับการใช้งาน CPU ในการประมวลผลแบบหลายแกนที่ต่างกัน มาตรฐานของแต่ละชั้นจะแสดงอยู่ในตาราง IV เราใช้สมบัตินี้มาตรฐานการผสมปริมาณงานในส่วน IV-b ส่วน V-D ประเมินหางเสือตามระดับชั้นแอพลิเคชันเหล่านี้

Results (Thai) 2:

รูปที่ 4 แสดงให้เห็น IPC และ MPKI ลักษณะสำหรับประเภทเหล่านี้ ลักษณะนี้สามารถนำมาใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของพื้นที่ LLC ในใบสมัครและมันแสดงให้เห็นว่าไม่ได้ทุกการใช้งาน GPGPU มีพฤติกรรมการเข้าถึงสตรีมมิ่งเครื่องแบบ มีการใช้งานที่มีความสำคัญแคชหลายอย่างที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษในขณะที่การจัดการ LLC เป็น ลักษณะเหล่านี้จะถือว่าเพิ่มความสำคัญเมื่อการใช้งาน GPU แบ่งปัน LLC กับการใช้งาน CPU ในการประมวลผลแบบมัลติคอร์ที่แตกต่างกัน มาตรฐานที่อยู่ในแต่ละชั้นจะแสดงในตารางที่ IV เราใช้มาตรฐานนี้ตัวละครในรูปแบบการผสมผสานภาระงานในมาตรา IV-B มาตรา
VD ประเมินหางเสืออยู่บนพื้นฐานของการเรียนแอพลิเคชันเหล่านี้