第四次读书报告 赵雨洁 郑怡

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这周我们主要负责虚拟机、ubuntu系统和db的安装，并且成功安装

第六部分写了与BIS类似的研究，并且比较他们的优劣，BIS是一个去识别和加速阻碍/瓶颈的综合的机制。

6.1第一个提到的是TM（Transactional Memory）他的目标是那些非常严重的障碍/瓶颈，并且他的前提是没有数据冲突，所以TM的限制有很多，二BIS不用考虑这些方面，他可以对任何障碍/瓶颈加速。

第二个是SS（Speculative Synchronization）他有四点1、SS不能隐藏有数据冲突的瓶颈，BIS可以。2、（第二点没懂）3、没有一个临界点。4、SS限制很多，不适用于大多是瓶颈，BIS可以普遍应用。

6.2加速瓶颈

Anna等人提出用有频率的压制 使之加速，Suleman 等人用高效核来运行瓶颈使之加速

6.3关键路径预测

    霍林斯沃思是第一个提出了一个在线算法计算消息传递并行程序的关键路径Fields等提出了数据和资源的依赖性为基础的令牌传递算法，预测指令在单线程应用中的临界和松弛。相比之下，我们的方法 预测关键性的代码段（即瓶颈）粒度只专注于在多线程应用程序的线程等待。由于许多线程，瓶颈之间的依赖关系变得更加复杂，它们的执行顺序变得不那么重复。因此，我们发现的方法来预测指令临界单线程类似于Fields等的应用程序，是不直截了当的适用于预测多线程应用程序中的瓶颈。 Li等人。提出了一种高效的脱线DAG算法找到在多线程应用程序中的指令级的临界。我们的问题是不同的，因为它需要在线预测关键瓶颈从而使他们加速。

 

6.4粗粒度的线程调度

一些提出调度线程的ACMP大核心粗粒度的，即在操作系统级别。赛斯等提出大核心上运行的线程可以更好地利用起来，根据一个实用的因素，同时考虑内存的强度和线程级并行。 Koufaty等提出分配线程一个大的核心，预计在大型核心上有较大的加速运行。相比之下，BIS在硬件中执行细粒度的代码段调度，运行大核心上的串行和并行瓶颈，即任何线程进行以自适应识别作为性能限制的部分。

 

七.结论

    瓶颈识别与排程（BIS），是第一个广义的机制，来找出最关键的瓶颈，导致在多线程应用程序的线程等待，并使用ACMP的一个或以上的大型核心来加快这些瓶颈。我们表明BIS提高一组瓶颈密集型应用程序的性能平均超过ACS的15％，这是关键部分加速国家的最先进的技术，FDP，在1个大核心，28个小核心的ACMP上动态分配到核心的管线阶段的一个软件技术。 BIS的优点，提高了核心的数量以及BIS的可扩展性和ACS/FDP相比还减少了工作负荷。我们也是第一个提出使用多个大型核心的瓶颈加速，并发现多个大型核心性能提高了，自从有独立的瓶颈，就需要同时提速。

我们的结论是BIS，对未来的ACMP提供了综合性的方法加速细粒度的瓶颈，可以帮助现有的和未来的应用程序利用一个较大的核心数，同时减少了程序员工作