CHiRP: 제어 흐름 히스토리 재사용 예측

번역 캐시(Translation Lookaside Buffers, TLBs)는 하드웨어 지원 메모리 가상화에서 중요한 역할을 합니다. 주소 변환 속도를 높이고 비용이 많이 드는 페이지 테이블 탐색을 줄이기 위해, TLBs는 최근에 사용된 소스-물리 주소 변환 몇 개를 캐시합니다. 따라서 TLBs는 제한된 용량을 최대한 활용해야 합니다. 그러므로 재사용 가능성이 낮은 TLB 항목은 더 유용한 항목으로 대체되어야 합니다. 본 논문은 문헌에서 주목도가 낮았던 TLB 관리의 한 측면, 즉 교체 정책에 기여합니다. 우리는 예측적 교체 정책이 어떻게 TLBs에 맞게 조정될 수 있는지 보여주어 미스율을 줄이고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있음을 보입니다. 먼저, 최근 제안된 예측 캐시 교체 정책들을 TLB에 적용해 봅니다. 우리는 이러한 정책들이 특정 TLB 동작을 고려하지 않으면 잘 작동하지 않는다는 것을 보여줍니다. 다음으로, 우리는 새로운 TLB 중심의 예측 정책인 Control-flow History Reuse Prediction (CHiRP)을 소개합니다. 이 정책은 알려진 TLB 동작과 상관관계를 가지는 히스토리 시그니처와 교체 알고리즘을 사용하며, 다른 정책들보다 우수한 성능을 보입니다. 4KB 페이지 크기를 가진 1024 항목의 8-way 세트 연관 L2 TLB를 기준으로, 우리는 CHiRP가 가장 최근 사용된(least-recently-used, LRU) 정책 대비 명령어 1000개당 미스(misses per 1000 instructions, MPKI)를 평균 28.21% 감소시키며, Static Re-reference Interval Prediction (SRRIP), Global History Reuse Policy (GHRP), SHiP보다 우수한 성능을 보였습니다. 이들 정책은 각각 MPKI를 평균 10.36%, 9.03%, 0.88% 감소시켰습니다.