TLP as a Runtime Metric: The genera

TLP as a Runtime Metric: The general cache insensitivity of GPU applications stems from two main reasons: i) streaming memory access behavior; and ii) high levels of available TLP. Even when the memory access behavior is not streaming, GPU applications are able to tolerate higher memory access latency using the available TLP. Figure 3 shows the impact of bypassing 1 the shared LLC for 100%, 75%, 50%, and 25% of GPU memory access requests. We observe that, on
an average, GPU applications can sustain up to 75% of LLC access bypassing without significant performance degradation. The GPU is able to do so by utilizing its high degree of TLP.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อยเอ็ดเป็นเมตริกรันไทม์: ต่อต้านแคทั่วไปของการใช้งาน GPU มาจากเหตุผลหลักสองประการ: ฉัน) หน่วยความจำเข้าถึงลักษณะการทำงาน การสตรีมมิ่ง และ ii) มีในระดับสูง แม้ว่าการทำงานการเข้าถึงหน่วยความจำคือสตรีม ใช้งาน GPU สามารถทนสูงหน่วยความจำเข้าถึงพื้นที่ใช้อยเอ็ดมีอยู่ รูปที่ 3 แสดงผลกระทบของข้าม 1 LLC ร่วมสำหรับ 100%, 75%, 50%, 25% ของการร้องขอเข้าถึงหน่วยความจำของ GPU และ เราสังเกตที่ ที่เฉลี่ย การใช้งาน GPU สามารถรักษาเข้าถึง LLC ผ่านโดยไม่ลดประสิทธิภาพงมากถึง 75% สามารถทำได้ โดยใช้ระดับความสูงของอยเอ็ด GPU ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทีแอลพีเป็น Runtime เมตริก: ไม่รู้สึกแคชทั่วไปของการใช้งาน GPU เกิดจากสองสาเหตุหลัก: i) สตรีมมิ่งพฤติกรรมการเข้าถึงหน่วยความจำ และ ii) ระดับสูงของทีแอลพีใช้ได้ แม้ในขณะที่พฤติกรรมการเข้าถึงหน่วยความจำที่ไม่ได้เป็นสตรีมมิ่ง, โปรแกรม GPU สามารถที่จะทนต่อความล่าช้าเข้าถึงหน่วยความจำที่สูงขึ้นโดยใช้ใช้ได้ TLP รูปที่ 3 แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการผ่าน 1 ที่ใช้ร่วมกัน LLC 100%, 75%, 50% และ 25% ของการร้องขอการเข้าถึงหน่วยความจำ GPU เราสังเกตว่าโดย
เฉลี่ยการใช้งาน GPU สามารถรักษาได้ถึง 75% ของการเข้าถึง LLC อ้อมโดยไม่ต้องมีนัยสำคัญ Fi เสื่อมประสิทธิภาพลาดเท GPU ที่สามารถทำได้โดยใช้ระดับสูงของทีแอลพี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

tlp เป็น Runtime เมตริก : ทั่วไปแคชชื่อสกุลของการใช้งาน GPU stems จากสองเหตุผลหลัก 1 ) สตรีมมิ่งพฤติกรรมการเข้าถึงหน่วยความจำ และ 2 ) ระดับของ tlp . แม้ว่าหน่วยความจำเข้าถึงพฤติกรรมไม่ใช่สตรีมมิ่งการใช้งาน GPU สามารถทนต่อการเข้าถึงหน่วยความจำสูง ( ใช้ tlp ใช้ได้ รูปที่ 3 แสดงให้เห็นผลกระทบของอ้อม 1 ร่วมกันสำหรับ 100% , 75% , 50% , 25% ของ GPU หน่วยความจำเข้าถึงการร้องขอ เราสังเกตว่าเฉลี่ย โปรแกรม GPU สามารถรักษาได้ถึง 75% ของการเข้าถึงผ่านโดยไม่ signi LLC จึงไม่สามารถประสิทธิภาพการย่อยสลาย GPU สามารถทำได้โดยใช้ระดับ tlp .