面向能源高效可靠缓存的标签分区的解析与实证研究

关联缓存存储显著影响处理器性能和能源消耗。由于占据芯片面积的一半以上，缓存存储高度易受瞬态和永久性故障的影响，构成可靠性挑战。作为唯一由硬件管理的存储模块，缓存标签数组是最活跃且最关键的组件，主导着能源使用和错误率。标签分区是一种广泛用于减少标签访问能耗和提升可靠性的技术。它将标签比较分为两个阶段：首先比较低 k 位，然后仅激活匹配的标签条目以比较剩余的高位。关键设计参数是标签分割点 k 的选择，决定了消除多少次读取。然而，先前的研究选择 k 方式颇为直观、随机或经验性，缺乏依据。即便是实验确定的值也是 ad-hoc 的，且无法在高灵敏度架构参数下推广到不同缓存配置。本文从理论上说明，k 过大或过小都会显著降低标签分区的效果。我们推导了基于缓存配置参数决定最优分割点的公式。该公式是凸的、可微的，能够精确量化任意 k 值和配置下标签分区的效率。为验证模型，我们在广泛的缓存设计上实验评估标签分区效率和最优 k，结果表明理论与实验结果吻合良好。该提出的公式使设计者和研究人员能够即时计算最优标签分割点，并准确估计标签读取的减少量。