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Investigadores de la Universidad de Carolina del Norte en conjunto con Samsung Electronics, han hallado una manera de acelerar las aplicaciones en más de un 9%. Las mejoras obedecen a técnicas que permiten a los procesadores hacerse de los datos requeridos de manera más eficiente.

Todos los procesadores de computadoras tienen necesidad de ir por datos a la memoria para así hacer operaciones con ellos. Todos los datos se guardan en la memoria principal del chip, pero muchos otros que el procesador usa con mucha frecuencia, se guardan temporalmente en la DRAM, que está localizada normalmente cerca del procesador para obtener los datos más rápidamente.

Los datos en el caché (DRAM) se organizan en grandes bloques, llamados “macrobloques”, de manera que el procesador sabe dónde hallar los datos que necesita. Sin embargo, para cada operación a ejecutar, el procesador no necesita todos los datos del “macrobloque”, por lo que se obtienen datos que no importan pero que requieren tiempo y energía.

Así, para que el proceso sea más eficiente, los investigadores han desarrollado una técnica en la cual el caché aprende con el tiempo qué datos son los más frecuentes que requiere el procesador de cada macrobloque.

Esto permite al caché hacer dos cosas: primero, puede comprimir el macrobloque y obtener solamente los datos que interesan y por ende, el proceso es más eficiente; segundo, debido a que el macrobloque está comprimido, se libera espacio en la memoria caché que puede usarse para guardar datos, los cuales son los que se necesitan más.

Los investigadores probaron este enfoque, llamado “Dense Footprint Cache”, en un simulador de procesador y memoria. Después de correr 3 mil millones de instrucciones para cada aplicación probada en el simulador, los investigadores hallaron que su técnica puede acelerar hasta 9.5% más comparado con otros métodos para manejar la DRAM. Además, Dense Footprint Cache usó solamente 4.3% menos energía.

El trabajo se presentó en el Simposio Internacional de los Sistemas de Memoria, que se llevó a cabo del 3 al 6 de octubre en la ciudad de Washington.

Referencias: Phys.org 

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