CSAPP 存储器山数据的测量以及绘制，Cache lab part A:Cache simulator一、存储器山的数据测量以及绘制

90 阅读 0 评论 60 点赞

我是靠谱客的博主洁净水壶，这篇文章主要介绍CSAPP 存储器山数据的测量以及绘制，Cache lab part A:Cache simulator一、存储器山的数据测量以及绘制，现在分享给大家，希望可以做个参考。

一、存储器山的数据测量以及绘制

1.存储器山的数据测量（包含我所测试的数据）

这一部分很简单，因为代码已经由CMU提供给大家了，大家只需要简单地修改代码，将结果输出到txt文件即可，然后再用MATLAB或者Python写一个脚本读取该txt文件，然后将结果绘制出来即可。

首先，将结果输出到文件，很简单，这个大家都会。不过这里还是有一个要注意的点，将修改的代码编译时，（由于我是在Linux系统上完成这个实验的），mountain.c这个文件中包含对另外两个自定义的头文件（“clock.h”以及“fcyc2.h）的引用，因此编译时需要执行：

gcc -Og -o my_memory_mountain moutain.c clock.c fcyc2.c

然后会得到一个可执行文件 my_memory_mountain，然后直接执行./my_memory_moutain等待一段时间之后就会得到存储器山的测量结果了。以我自己所测量的结果为例：

首先是原始输出的数据：

其中s1-s15为步长，128m是数据大小，表格结果为读吞吐量。为了便于后期脚本的数据读取与处理，将原始结果人工进行处理，结果如下：

2.存储器山的绘制（包含代码以及结果）

因为我Matlab用得不熟，所以这里是用python的第三方库pyecharts的Surface3D来绘制的存储器山，但是绘制出来的结果不是很理想，因为我看了很久文档都没有弄太明白如何设置颜色的渐变，或者是说将存储器上的不同区域着上不同的色。

其实从pyecharts的官方文档中，我只找到了一个设置颜色渐变的系列配置项，ItemStyleOpts，但是，我设置的时候老出问题，而且好像没有什么效果

先上python的代码（全局配置项当中的VisualMapOpts其实可以忽略，我当时是想设置颜色渐变的，但是没弄出来，所以把这一部分的代码去掉也是没有问题的）：

# author Morty
# 2019-8-25
# python 3.6
from pyecharts.charts import Surface3D
from pyecharts import options as opts

class CreateMountain:
    def __init__(self):
        self.data_set = []
        self.gragh = Surface3D()

    def data_process(self):
        with open(r"C:Users54235Desktopm_data_set.txt", "r") as f:
            data_set_origin = f.readlines()

        for line in data_set_origin:
            for index, item in enumerate(line.split("t")[:-1], start=0):
                # index即为步长
                if index == 0:
                    read_throughput = int(item[0:-1])
                    flag = item[-1]
                    if flag == "m":
                        read_throughput *= 1000000
                    elif flag == "k":
                        read_throughput *= 1000
                else:
                    size = int(item)
                    self.data_set.append([index, read_throughput, size])
    
    def plot(self):
        self.data_process()
        self.gragh.add(
            # series name
            "",
            # 通过k*k循环展开测出来的数据集
            data=self.data_set,
            # 三维图形的着色效果配置，realistic即为真实感渲染
            shading="realistic",
            # 图元配置项
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
            # 3D X坐标轴配置项
            xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                name="步长",
                name_gap=40),
            # 3D Y坐标轴配置项
            yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                name="大小/B",
                name_gap=40),
            # 3D Z坐标轴配置项
            zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                name="存储器读取速度MB/s",
                name_gap=40),
            # 三维笛卡尔坐标系配置项
            grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(
                width=100,
                height=100,
                depth=100
                ),
            ).set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title="Memory Mountain K*K Loop unrolling",
                pos_left="center",
                pos_top=90,
                ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                dimension=3,
                max_=1,
                min_=-1,
                range_color=[
                "#313695",
                "#4575b4",
                "#74add1",
                "#abd9e9",
                "#e0f3f8",
                "#ffffbf",
                "#fee090",
                "#fdae61",
                "#f46d43",
                "#d73027",
                "#a50026",
                ],
            )).render()
                        
if __name__ == "__main__":
    c = CreateMountain()
    c.plot()

关于pyecharts，官方文档很友好，很容易阅读，中文文档的传送门：

pyecharts中文文档

绘制结果如下：

Tips:其实我对于这个绘制出来的结果非常的不自信，不知道是我设置的比例问题，还是因为我不会按照不同的区域来着色导致的视觉差的问题，同我理想当中的存储器山差距有点大，所以如果有热心的小伙伴知道我这是什么问题，或者说知道pyecharts怎么按照不同的区域来对曲面着色的话，请一定留言告诉我！我万分感激！

【更新】2019/11/17 上面的问题解决了！

其实这个问题早就解决了，只是一直忘了修改博客了。出现问题的原因在于大小/B的坐标轴，因为按照实际的大小（即测出来的真实值）作为坐标轴就会导致整个高速缓存紧缩在一起了，导致实际绘制渲染出来的图片与书本上的有所差异，其实想一想确实是自己蠢了，整个高速缓存的大小与内存相比无论如何都是没法比的，所以导致了上图那个90度直角的感觉，但是实际上仔细看还是能够看到存储器的分级的。

如何解决？很简单，如果用真实的大小会导致缓存分级的部分紧缩在一堆，那么其实可以就用等间距的“假数据”把大小这个坐标轴给换掉，然后就能够突出缓存分级的区域了，最终效果图如下：

二、Cache Lab Part A:Cache Simulator

1.题目说明以及测试用例、得分点

self-study student可以在CMU相关官网上下载到相应的lab resource以及对lab的英文文档说明，下载传送门：
Self-Study handout

根据说明文档，我做的时候抽取出来的几个关键点，包括格式，注意事项，得分点，以及测试用例：

说明文档中，没有给出测试用例的结果，我这里全部测出来了，如下表所示：

测试用例标准结果
s	E	b	hit_counts	miss_counts	eviction_counts	test trace files	分值
1	1	1	9	8	6	yi2.trace	3
4	2	4	4	5	2	yi.trace	3
2	1	4	2	3	1	dave.trace	3
2	1	3	167	71	67	trans.trace	3
2	2	3	201	37	29	trans.trace	3
2	4	3	212	26	10	trans.trace	3
5	1	5	231	7	0	trans.trace	3
5	1	5	265189	21775	21743	long.trace	6

3.代码

话不多说，直接上代码，关于函数接口的设计以及算法和一些细节上的问题已经注释了：

编译时的指令为:gcc -Og -o my_csim_ref csim.c cachelab.c

得到一个可执行文件my_csim_ref

如果代码有问题，可以用gdb调试

#include "cachelab.h"
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<getopt.h>

#define BUFSIZE 30

void get_opt(); // 获取参数
void init_cache(); // 初始化cache，分配内存
void del_cache(); // 程序结束时释放申请的内存
void load_block(int address,int size); // load指令
void modify_block(long address,int size); // modify指令
void store_block(long address,int size); // store指令
int tag(long address); // 根据地址返回标记值
int set_index(long address); // 根据地址返回组索引

// 行
typedef struct{
	int flag;
	long tag;
	long latest_access_time;
}cache_line;

// 组，为了更加地形象所以这么写，组中有一个指向组内缓冲行的指针
typedef struct{
	cache_line *data_lines;
}set;

set *cache=NULL; // cache指针
int S=0,E=0,B=0;
int hit_counts=0,miss_counts=0,eviction_counts=0;
long my_clock=0; // 简单使用一个长整型来抽象表达时间，不科学，但是有效
char *file=NULL; // 保存要用的traces测试文件的文件名，文件名在get_opt()中获取

int main(int argc,char **argv)
{
	get_opt(argc,argv);
	init_cache();
	FILE *test_file_ptr=fopen(file,"r"); // 打开测试文件

	char instruction[BUFSIZE];
	long addr;
	int size;
	char buffer[BUFSIZE];
	while(fgets(buffer,BUFSIZE,test_file_ptr)!=NULL)
	{
	    // 这里有两个细节问题，首先不能用%c来读取instruction(即说明文档中提到的L,M,S)
	    // 因为一开始我是用的%c,但是我打印出来后发现和期望值不同
	    // 其次就是，CMU给的说明文档中说了测试用例中的地址实际上是16进制，我一开始就是
	    // 当十进制了，结果调试很久很久
		sscanf(buffer,"%s %lx,%d",instruction,&addr,&size);
		long address=(long)addr;
		if(*instruction=='L')load_block(address,size);
		else if(*instruction=='M')modify_block(address,size);
		else if(*instruction=='S')store_block(address,size);
	}
	printSummary(hit_counts,miss_counts,eviction_counts); // 打印结果
	del_cache(); // 释放内存
	return 0;
}

void get_opt(int argc,char **argv)
{
	int c;
	while((c=getopt(argc,argv,"s:E:b:t:"))!= -1)
	{
		switch(c)
		{
		    // atoi将字符串转换为数字
			case 's':S=atoi(optarg);break;
			case 'E':E=atoi(optarg);break;
			case 'b':B=atoi(optarg);break;
			case 't':file=optarg;break; // 测试文件traces的文件名
		}
	}
}

void init_cache()
{
	int i,j,set_num=1<<S,temp=sizeof(cache_line)*E;
	cache=(set*)malloc(sizeof(set)*set_num); // 分配组
	for(i=0;i<set_num;i++)
	{
		cache[i].data_lines=(cache_line*)malloc(temp); // 分配行
		for(j=0;j<E;j++)
		{
			cache[i].data_lines[j].flag=0;
			cache[i].data_lines[j].tag=0;
			cache[i].data_lines[j].latest_access_time=0;
		}
	}
}

void del_cache()
{
	int i,j,set_num=1<<S; // set_num为2^S==1<<S
	for(i=0;i<set_num;i++)
	{
		free(cache[i].data_lines);
	}
	free(cache);
}

void load_block(int address,int size)
{
    // 这里block_replace必须赋初值，否则结果不会正确
	int i,full=1,block_replace=0,set_index_=set_index(address),tag_=tag(address);
	int compare_time=cache[set_index_].data_lines[0].latest_access_time;
    // 按照CSAPP第六章给出三个步骤：1.组选择 2.行匹配 3.字节偏移
	cache_line *line=cache[set_index_].data_lines; // 组选择
	for(i=0;i<E;i++) // 行匹配
	{
		if(line[i].flag==1) // 行有效
		{
			if(tag_==line[i].tag) // 命中
			{
				hit_counts++;
				line[i].latest_access_time=++my_clock;
				break;
			}else if(full&&compare_time>line[i].latest_access_time){
			    // 行有效，但标记不匹配
			    // 说明文档中要求我们采用LRU算法来进行块的替换
			    // 这里有一个细节问题，只有在full仍然是真时才需要不断按照LRU思想更新
			    // block_replace的值，若full已经为假了，就存在空闲块了，不需要使用LRU
			    // 算法选择块来替换了
				compare_time=line[i].latest_access_time;
				block_replace=i;
			}
		}else{ // 行无效，即存在空闲行
			full=0;
			block_replace=i;
		}
	}

	if(i==E) // 未命中
	{
		miss_counts++;
		line[block_replace].flag=1;
		line[block_replace].tag=tag_;
		line[block_replace].latest_access_time=++my_clock;
		if(full)eviction_counts++; // 产生替换
	}
}

void store_block(long address,int size)
{
	int i,set_index_=set_index(address),tag_=tag(address);
	cache_line *line=cache[set_index_].data_lines;
	for(i=0;i<E;i++) // 写命中
	{
		if(line[i].flag==1&&line[i].tag==tag_)
		{
			hit_counts++;
			line[i].latest_access_time=my_clock;
			break;
		}
	}

	if(i==E) // 写不命中，使用写分配法
	{
		load_block(address,size);
	}
}

void modify_block(long address,int size)
{
	load_block(address,size);
	store_block(address,size);
}

int set_index(long address)
{
	return (address>>B)&((1<<S)-1); // 去掉B位，并且只保留S位即为索引位
}

int tag(long address)
{
	return (long)address>>(B+S); // 去掉块偏移以及组索引位，剩下的即为标记位
}