[論文レビュー] A WCET-aware cache coloring technique for reducing interference in real-time systems

Fabien Bouquillon, Clément Ballabriga+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2019

Real-Time Systems Scheduling参考文献 5被引用数 1

ひとこと要約

この論文では、整数線形計画法（ILP）とヒューリスティクスを用いて、リアルタイムシステムにおけるタスク間キャッシュ干渉を最小限に抑えるWCETに配慮したキャッシュカラーイング手法を提案している。タスク固有のWCET要件に基づいて、仮想メモリページを物理的キャッシュカラーに知的に割り当てることで、特に制約の厳しいデッドラインと高利用度の下で、ランダム分割に比べてスケジューラビリティが最大20％向上する。

ABSTRACT

The predictability of a system is the condition to give saferbound on worst case execution timeof real-time tasks which are running on it. Commercial off-the-shelf(COTS) processors are in-creasingly used in embedded systems and contain shared cache memory. This component hasa hard predictable behavior because its state depends of theexecution history of the systems.To increase predictability of COTS component we use cache coloring, a technique widely usedto partition cache memory. Our main contribution is a WCET aware heuristic which parti-tion task according to the needs of each task. Our experiments are made with CPLEX an ILPsolver with random tasks set generated running on preemptive system scheduled with earliestdeadline first(EDF).

研究の動機と目的

• 共有キャッシュを備えたマルチコアリアルタイムシステムにおけるタスク間キャッシュ干渉を低減すること。
• タスク固有のキャッシュアクセスパターンを考慮することで、実行時間の最悪値（WCET）の予測可能性を向上させること。
• タイミング制約を尊重しつつ干渉を最小限に抑えるキャッシュパーティショニング戦略を開発すること。
• セットアソシエイティブキャッシュにおけるタスク間およびタスク内キャッシュ競合のトレードオフを調査すること。
• EDFスケジューリング下でのILPベースおよびヒューリスティクス駆動のキャッシュカラーイングの有効性を評価すること。

提案手法

• キャッシュカラーイングを、相互に依存するオブジェクト価値を有する複数選択ナップサック問題の変種としてモデル化するために整数線形計画法（ILP）を用いる。
• タスクのタイミング制約を満たしつつWCETを最小限に抑えるキャッシュカラーイング構成を探索するためのヒューリスティクスベースのアプローチを適用する。
• タスク固有のWCET推定値をカラーイングプロセスに統合し、重要ページを優先する。
• 最適な構成をILPで得るとともにスケーラビリティを確保するためのヒューリスティクスを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用する。
• 制約付きデッドラインとEDFスケジューリングを用い、合成タスクセット上で性能を評価する。
• ランダム、フェデレーテッド、フェアカラーイングの3つのヒューリスティクスを評価し、フェアカラーイングが優れた性能を示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プリエンプティブリアルタイムシステムにおけるタスク間干渉を低減するため、キャッシュカラーイングをどのように最適化できるか？
• RQ2 高利用度下での異なるページカラーイングヒューリスティクスが、システムのスケジューラビリティに与える影響は何か？
• RQ3 WCETに配慮したキャッシュパーティショニングは、ランダムまたは固定パーティショニングに比べて、スケジューラビリティにおいてどのように異なるか？
• RQ4 ILPベースの最適化は、キャッシュ利用効率の向上と干渉の低減にどの程度寄与できるか？
• RQ5 キャッシュカラーイングにおいて、性能と複雑さのトレードオフを最もよく満たすヒューリスティクスは何か？

主な発見

• 提案されたILPベースの手法は、ランダムキャッシュパーティショニングに比べて、スケジューラブルなタスクセットの割合を最大20％向上させる。
• フェアカラーイングヒューリスティクスは、インラインタスクキャッシュ競合とエヴィクションを低減することで、ランダムおよびフェデレーテッドヒューリスティクスを上回る性能を示した。
• 制約付きデッドラインと高利用度の下で、フェアカラーイングヒューリスティクスが最高のスケジューラビリティレートを達成した。
• フェアカラーイングヒューリスティクスでは、使用するキャッシュパーティション数が最小限に抑えられ、リソース利用効率が向上していることが示された。
• ILPアプローチとヒューリスティクスの組み合わせにより、タスク間干渉が効果的に低減されつつ、WCETの予測可能性が維持された。
• 結果から、タスク固有のWCETに配慮したカラーイングが、マルチコアリアルタイムシステムにおけるシステムの予測可能性とスケジューラビリティを顕著に向上させることを示した。