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Advancing the RISC-V Performance Simulation Ecosystem with Data Prefetching
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-07612-0_42.png)
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摘要
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随着处理器速度持续超越内存访问时间，内存延迟在现代计算系统中仍是一个关键瓶颈。解决这一挑战需要有效的内存访问优化，如数据预取，其可以预测内存请求并减少停顿。与此同时，RISC-V已作为一种引人注目的开源替代方案出现，其采用范围从嵌入式系统到高性能计算领域不断扩大。然而，随着RISC-V系统复杂度的增加，准确且高效的性能建模以指导架构优化变得日益重要。因此，本文通过扩展RISC-V Olympia基于跟踪的性能模拟器以支持预取机制，对其进行了增强。其他贡献包括对Spike模拟器的修改以及开发了一个互补解析器，用于生成开源的模拟跟踪格式。对预取策略有效性的评估表明，其具有减少内存访问延迟和提升RISC-V系统性能的潜力。
Keyword:
RISC-V
Performance Modeling
Data Prefetching
Processor Simulation
High-Performance Computing
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