데이터 캐시 미스 (Data cache misses)는 데이터센터 워크로드에서 스톨 사이클 (stall cycles)의 상당 부분을 차지합니다. 데이터를 미리 가져옴으로써 이러한 스톨을 줄여주는 하드웨어 프리페처 (Hardware prefetchers)는 점점 더 정교해지고 있습니다. 그러나 높은 커버리지 (coverage)를 달성하기 위해서는 공격적으로 프리페칭을 수행해야 하며, 이 과정에서 메모리 대역폭 (memory bandwidth)을 낭비하는 부정확한 액세스가 많이 발생합니다. 이는 높은 멀티 테넌시 (multi-tenancy)로 인해 메모리 대역폭이 제한된 자원인 데이터센터 환경에서 문제가 됩니다. 우리는 데이터센터 워크로드의 경우, 프리페치 커버리지를 희생하지 않으면서도 데이터 페이지 (data page) 단위로 부정확한 프리페치를 효과적으로 필터링할 수 있음을 관찰했습니다. 하지만 하드웨어에 프리페치의 유용성에 대한 페이지별 메타데이터를 저장하는 것은 비용이 많이 들기 때문에, 우리는 데이터 프리페칭을 위한 새로운 하드웨어-소프트웨어 인터페이스를 제안합니다. 즉, 소프트웨어가 하드웨어에 어디를 프리페치할지 지시하면, 하드웨어가 관심 영역 (regions of interest) 내에서 프리페치를 식별하고 실행하는 방식입니다. 우리는 이 새로운 인터페이스를 구현하는 프로파일 가이드형 (profile-guided) 하드웨어 프리페칭 솔루션인 Themis를 제안합니다. Themis는 페이지 테이블 엔트리 (page-table entries)에 저장된 페이지 수준의 힌트 (page-level hints)를 활용하여 런타임 (runtime)에 특정 데이터 페이지에 대한 프리페처를 비활성화합니다. Themis는 바이너리 (binary)나 ISA (Instruction Set Architecture)의 변경을 요구하지 않으며, 프로세스의 실행을 방해하지 않고도 프로세스를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 Themis는 기존의 프리페칭 연구들과 직교적 (orthogonal)이며, 모든 하드웨어 프리페처를 최적화하는 데 적용될 수 있습니다. 실험 결과, Themis는 불필요한 프리페치 요청을 약 40% 감소시킬 수 있었으며, 그 결과 BOP의 4.1%, SPP+PPF의 3.1%, Pythia의 1.4%를 포함하여 데이터센터 워크로드에 대해 평가된 모든 프리페처에서 속도 향상 (speedup)을 달성했습니다.