Cache Hierarchy Design

캐시 계층 설계(Cache Hierarchy Design)는 시스템의 성능을 향상시키기 위해 메모리 액세스를 최적화하는 것을 목적으로 합니다. 이는 다양한 방법과 종류가 있으며, 적절한 평가 기준을 사용하여 개선할 수 있습니다. 여기에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

Two-level Cache Hierarchy in MPSoC Architecture

목적:

• Cache Hierarchy Design의 주요 목적은 주기억장치와 프로세서 사이의 속도 불일치를 극복하여 전체 시스템 성능을 향상시키는 것입니다.
• 캐시는 주기억장치의 액세스 시간에 비해 훨씬 빠르며, 빈번하게 액세스되는 데이터를 저장하여 프로세서가 빠르게 액세스할 수 있도록 지원합니다.

방법:

• Cache Hierarchy Design에서는 주로 캐시 크기, 지연 시간, 연관성, 교체 정책 등의 요소를 조절합니다.
• 캐시 크기를 늘리면 더 많은 데이터를 저장할 수 있지만, 더 긴 액세스 시간이 필요할 수 있습니다.
• 연관성은 캐시가 얼마나 많은 데이터를 저장할 수 있는지를 결정합니다. 더 높은 연관성은 일반적으로 더 높은 성능을 제공하지만, 캐시에 대한 검색 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
• 교체 정책은 캐시가 꽉 찼을 때 어떤 데이터를 새로운 데이터와 교체할지를 결정합니다.

종류:

• 일반적으로 캐시 계층에는 L1, L2, L3 캐시 등이 포함됩니다. 각 캐시는 접근 속도와 용량에 따라 다르며, 접근 속도가 빠를수록 캐시의 계층이 낮아집니다.

평가 기준:

• 캐시 설계의 평가 기준은 성능, 에너지 효율성, 적중률, 미스율 등이 포함됩니다.
• 성능은 프로세서가 캐시에서 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간을 의미하며, 낮은 지연 시간과 높은 적중률이 이상적입니다.
• 에너지 효율성은 성능을 유지하면서 에너지 소비를 최소화하는 데 중요합니다.

발전 과정:

• 캐시 계층 설계는 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 발전에 따라 지속적으로 발전하고 있습니다.
• 최신 기술의 도입, 새로운 메모리 기술의 적용, 더 효율적인 교체 정책의 개발 등이 캐시 설계의 발전을 이끌고 있습니다.

이러한 방법과 평가 기준을 고려하여 캐시 계층을 설계하고 개선함으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

CPU, GPU 및 NPU는 각각 다른 작업 부하와 메모리 액세스 패턴을 가지고 있으므로, 이에 맞추어 캐시의 설계 방법이 다를 수 있습니다. 각 처리 장치의 특성을 고려하여 다음과 같은 차이가 있을 수 있습니다.

CPU (중앙처리장치):

• CPU는 일반적으로 단일 스레드 또는 몇 개의 스레드를 병렬로 처리하는 데 중점을 둡니다.
• CPU의 작업은 대부분 순차적이며, 데이터의 지역성(locality)에 의존합니다. 따라서 캐시의 교체 정책이나 프리페치 기술은 데이터 지역성을 최대화하는 데 중요합니다.
• 또한 CPU는 저지연 및 고대역폭 메모리 액세스를 선호하므로, 작은 크기의 L1 캐시와 빠른 액세스 시간이 중요합니다.

GPU (그래픽처리장치):

• GPU는 대량의 데이터에 대한 병렬 처리에 최적화되어 있으며, 대부분의 작업은 동시에 많은 수의 스레드에서 수행됩니다.
• GPU의 작업은 데이터의 공간적 및 시간적 지역성을 잘 활용하여 효율적으로 처리됩니다. 따라서 캐시는 데이터를 효율적으로 쉐어링하는 데 중점을 둡니다.
• GPU는 대용량의 병렬성과 메모리 대역폭이 중요하므로, 더 큰 크기의 캐시와 고대역폭 메모리 액세스를 지원하는 것이 유리합니다.

  

 

NPU (신경망처리장치):

• NPU는 주로 딥러닝 및 기계 학습과 같은 인공 신경망 작업에 사용됩니다.
• NPU는 행렬 연산과 같은 특정 유형의 작업에 최적화되어 있으며, 이러한 작업은 일반적으로 데이터의 패턴을 가지고 있습니다. 따라서 캐시는 특정 패턴의 데이터 액세스를 최적화하는 데 중점을 둘 수 있습니다.
• 또한 NPU는 대량의 데이터를 처리하므로 대용량의 캐시와 높은 대역폭 메모리 액세스가 필요할 수 있습니다.

이러한 특성을 고려하여 CPU, GPU 및 NPU에 맞추어 적절한 캐시 설계를 수행해야 합니다. 각 처리 장치의 작업 부하와 메모리 액세스 패턴을 고려하여 캐시의 크기, 교체 정책, 프리페치 알고리즘 등을 조정할 수 있습니다.