Since GPU takes more LLC space with

Since GPU takes more LLC space with HighThr than with LowThr, MissHigh is always greater than MissLow. If the difference between MissHigh and MissLow (ΔMISSCP U ) is greater than mThreshold 4 , GPU bypassing is affecting the CPU LLC behavior, and hence its performance. This criterion can identify compute intensive as well as streaming CPU workloads 5 . Dynamic Set Sampling (DSS) [20] has shown that sampling a small number of sets in the LLC can indicate the cache access behavior with high accuracy. We use this technique by sampling 32 sets (out of 4096) to measure the cache sensitivity.

Results (Thai) 1:

เนื่องจาก GPU ใช้ LLC ที่เติม ด้วย HighThr กว่ากับ LowThr, MissHigh อยู่เสมอมากกว่า MissLow ถ้าความแตกต่างระหว่าง MissHigh และ MissLow (ΔMISSCP U) มากกว่า mThreshold 4, GPU ผ่านมีผลกระทบต่อการทำงาน CPU LLC และดังนั้นประสิทธิภาพของมัน เกณฑ์นี้สามารถระบุการคำนวณสูงเช่นเดียวกับการสตรีมมิ่งเวิร์กโหลด CPU 5 แบบไดนามิกตั้งค่าสุ่ม (DSS) [20] ได้แสดงว่า จำนวนเล็ก ๆ ของชุดใน LLC สุ่มตัวอย่างสามารถระบุลักษณะการทำงานการเข้าถึงแค มีความแม่นยำสูง เราสามารถใช้เทคนิคนี้ โดยสุ่มตัวอย่างชุดที่ 32 (จาก 4096) เพื่อวัดความไวแค

Results (Thai) 2:

ตั้งแต่ GPU ใช้พื้นที่มากขึ้นด้วย LLC HighThr กว่าด้วย LowThr, MissHigh สูงกว่าเสมอ MissLow หากความแตกต่างระหว่าง MissHigh และ MissLow (ΔMISSCP U) มากกว่า mThreshold 4 GPU อ้อมมีผลกระทบต่อพฤติกรรม LLC CPU และด้วยเหตุนี้ผลการดำเนินงาน เกณฑ์นี้สามารถระบุการคำนวณอย่างเข้มข้นเช่นเดียวกับปริมาณงานสตรีมมิ่ง CPU 5 แบบไดนามิกชุดการสุ่มตัวอย่าง (DSS) [20] แสดงให้เห็นว่าการสุ่มตัวอย่างจำนวนเล็ก ๆ ของชุดใน LLC สามารถบ่งบอกถึงพฤติกรรมการเข้าถึงแคชมีความแม่นยำสูง เราใช้เทคนิคนี้โดยการสุ่มตัวอย่าง 32 ชุด (จาก 4096) เพื่อวัดความไวแคช

Results (Thai) 3:

ตั้งแต่ GPU จะเพิ่มเติมสำหรับพื้นที่ที่มี highthr มากกว่า lowthr misshigh , เสมอมากกว่า misslow . ถ้าความแตกต่างระหว่าง misshigh และ misslow ( Δ misscp U ) มากกว่า mthreshold 4 GPU ผ่านจะมีผลต่อ CPU สำหรับพฤติกรรม จึงแสดง เกณฑ์นี้สามารถระบุคอมพิวเตอร์ที่เข้มข้นเช่นเดียวกับสตรีมมิ่งสำหรับ CPU 5 ชุดตัวอย่างแบบไดนามิก ( DSS ) [ 20 ] ได้แสดงให้เห็นว่าจำนวนเล็ก ๆของชุดใน LLC ) สามารถระบุแคชเข้าถึงพฤติกรรมที่มีความถูกต้องสูง เราใช้เทคนิคนี้โดย 32 ชุดตัวอย่าง ( จาก 4096 ) วัดแค ไว