ABBPM866K013BSE050198R1存储器存取任务不繁重时，CPU利用率与内核频率呈近似线性关系，因此内核频率变化时，应用成本曲线(如负载曲线中所示)应与内核频率曲线呈平直并行走向。L2缓存接通时，MP3和AAC+***器是很好的例子，因为MP3和AAC+***器仅引入很少量的存储器存取操作，而且这些存取操作大多数都由L2缓存处理了。在没有L2缓存的情况下，应用负载随内核频率升高而增大。我们还发现，无论L2缓存接通还是断开，缓存失效率在CPU频率变化时，没有显著改变，这意味着，要表示存储器的存取情况，整体数据缓存失效率不是一个非常有效的衡量指标。直觉上，存储器访问率包含了与缓存失效率类似的系统信息量，因为缓存失效直接引发存储器存取。不过，我们得到的结果表明，情况并非如此。例如，H.264QCIF***器显示了与H.264QVGA***器类似的缓存失效率趋势。但是与H.264QCIF***器相比，H.624QVGA***器在存储器存取上所占应用时间的百分比要大得多。这再一次证明，只监视缓存失效率是不够的。如果总体缓存存取量微不足道，那么缓存失效率未必导致性能下降。没有L2缓存的MP3***器是这种情况的一个很好的例子。另一方面，典型的缓存失效率可能导致大量存储器存取操作。H.264QVGA***器显示了这种趋势。有些存储器存取可能对性能发生关键的影响，另一些则可能影响不大。无论缓存失效率、总体缓存存取量，还是主存储器访问率，都无法用以区分存储器存取是否对性能有关键影响。幸运的是，我们发现，数据停顿率是一个非常好的指标。显然，除了MP3***器，对所有其它应用，数据停顿率曲线与应用成本都是同步的。在我们所做的实验中，数据停顿率是用来预测应用负载的***佳衡量指标。MP3***器的存储器存取频度极低，因此，在整体上存储器存取操作非常少的情况下，即使存在一些能产生关键影响的存储器存取操作，它对性能的影响也是微不足道的。图2提供了一种基于存储器特性预测CPU利用率的算法。该算法首先检查，存储器访问率是否低于预先定义的门限T1。如果是，我们就预测，CPU利用率与CPU频率呈线性关系；否则，就分两步预测CPU利用率：(1)与频率成比例；(2)根据数据停顿率调整。在第二步，我们再引入两个门限：T2和T3。为了采用这个算法，我们必须跟踪主存储器访问率和数据停顿率。因此，***多必须监视3种PMU信息：(a)外部存储器控制器被占用的总周期数；(b)由于数据相关性而导致流水线停顿的总次数；(c)监视窗口中的总周期数。(a)/(c)给出DDR%，而(b)/(c)给出Stall%。这种算法可以很容易纳入电源管理框架中。图2：一种简单的性能预测算法。本文结论总之，如果整体上存储器存取频度可以忽略不计，那么就可以预测，CPU利用率与CPU频率成比例。如果存储器存取频度并非微不足道，那么预测CPU利用率时，就应该同时使用数据停顿率。本白皮书是基于一篇会议***撰写的，该***研究了有助于表征存储器特性的3种存储器指标，***以此为基础提出了一种改进性能预测的算法。未来的工作可能还包括：用更多应用做实验；基于用户输入和/或更多系统反馈设计动态自适应门限，以此优化我们的算法。burster8632-5250Rexroth3842998114Rexroth3842998113FETTE15411KHSS-ESK50Trapo18700sC30400​1000OHO2099ERMETOVDHA12-PSElectroidBEC26C10P1024VTGarantH***o830mm191200GarantH***o830mm20140RUDVWBG-V-2t-M20GarantHSS-Co820mm192400GarantSTG10883NCGarantHSS-Co820mm191280HILTIMQM-M6369624GarantH***o814mm191280GarantH***o812mm191280PARADUR20563-M20HILTIM16X105ROTEXGS14ROTEXGS19Rundmesser02351168RITTALSZ2450.000Hahn1130337flexaRQG-P5020026221SEEGERDIN472994755TelemecaniqueXY2-CZ708087772GarantHSS-Co88mm20140GarantSTG43.53NC8mm19211GarantHSS-Co88mm192400EATONAFP-4-CS)