csapp：cachelab实验-PartB-2

热乎的缓存实验，昨天刚结束的计算机系统实验，最后前几天不是在玩手机丧志，就是赶bomb实验，做两门课的讨论课ppt。最后星期六晚终于把bomb实验的前五关给过了，最后一关还没通过，然后星期天还有算法设计的雨课堂作业和cachelab实验的最后一部分PartB，优化64x64和67x61矩阵转置。当天晚上先给过了四个雨课堂的题目，最后还剩6道，还是决定做cache实验。----2020.5-11HNU某菜学子

实验目标：使用C语言来模拟CPU对cache的访问，然后统计hits、misses和evictions。更好的理解高速缓存对于C语言程序性能的影响。
资源：linux-64位ubuntu18.04环境下,virtual box虚拟机软件，valgrind-3.12.跟踪trace文本,Linux下检测内存泄漏工具，python用于测试最终结果，cachelab-handout文件
实验步骤：首先在linux环境终端用命令“linux> tar xvf cachelab-handout.tar”将文件降压，否则有可能会被影响；阅读cachelan.pdf了解相关知识，任务，要求。安装valgrind软件，就可以开始PartA的设计了。根据cache跟踪模拟器，来模拟一个cache，写出代码csim.c。开始编译调试，命令“make”来生成各类文件，”make clean”清除“make”命令生成的文件。用命令“./csim-ref [-hv] -s -E -b -t ”查看跟踪情况，学习cache的miss，hit知识。
命令“./csim -s 4 -E 2 -b 4 -t traces/yi.trace”检查第一个跟踪结果，命令“./driver.py”查看PartA是否完全正确。正确之后开始做PartB，实现矩阵的转置。编写补充trans.c，设置转置函数。命令make,“./test-trans -M 64 -N 64”生成对应矩阵的.traces跟踪文件，“./csim -v -s 5 -E 1 -b 5 -t trace.f1”来查看跟踪结果，详细miss情况。最后设计trans成功后，用./driver.py查看最终得分。

**啰啰嗦嗦得到组索引和标志位的部分**

本来以为这部分很简单的，但是经过我一系列的磨蹭，还是ddl了，在找出64x64的组索引和标志位分部上，搞了好长时间，对于我这颗不太灵光的脑袋来说，果然还是太难了，把tag和set打印出来一个个数吧，数着数着就忘了数到哪了，怎么说也有个64x64行呢，或者就是数着数着就不想数了，如此往复，耽误了太多时间。还想着./csim -v -s 5 -E 1 -b 5 -t ,traces文件是traces.f0呢还是traces.f1呢，又去观察了一下L指令的地址变化，确定了.f0是自己写的transpose函数生成的trace文本，.f1是不分块访问的trace脚本。然后就跟踪traces.f1看set和tag的分块了，得到了以下结果

接下来就根据set和tag分块来优化了
 分块编写N64和N67转置

1. M64N64优化

评分标准：miss>2000 0分 miss<1300 满分8分

1)进行8分块，并且继续进行4分块的代码如像下图。和命中情况


miss=1891 结果只能勉强不打个0分，得继续优化
2)在1)基础上优化对角线后(也就是L,S指令分别进行，这样能减少访问A，B数组带来的冲突)，效果不大

int x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8;//在我经历ddl几分钟，因为网上代码都是图片并且格式不对没成功写完后，我就决定我要做个好人，直接把代码部分贴出来int block=8,i,j,ii,jj;for(i=0;i<M;i+=block)for(j=0;j<N;j+=block)for(ii=i;ii<i+block;ii++){if(i==j){x1=A[ii][j];x2=A[ii][j+1];x3=A[ii][j+2];x4=A[ii][j+3];x5=A[ii][j+4];x6=A[ii][j+5];x7=A[ii][j+6];x8=A[ii][j+7];B[j][ii]=x1;B[j+1][ii]=x2;B[j+2][ii]=x3;B[j+3][ii]=x4;B[j+4][ii]=x5;B[j+5][ii]=x6;B[j+6][ii]=x7;B[j+7][ii]=x8;continue;}for(jj=j;jj<j+block;jj++){B[jj][ii]=A[ii][jj];}}

向满分又近了一步，但还不够

3)在进行分块基本上循环展开的效果，同样也不大（下图），未达到满分要求
其实所谓的循环展开和前面的第2）不一样就是直接展开，不加个if(j==i)而已

又前进了一小步

4） 在分块2)的基础上,交换一下4x4小块的写入顺序,即数组B的访问。代码部分在1)的基础上把最后两行删掉,加上一下代码段

优化过程：根据2)先8分块，在4小分块，对于A数组来说，先是访问左上的4x4矩阵(1号),接着是右上角4x4矩阵(2号),左下角(3号)、右下角4x4矩阵(4号)。而数组B的访问理应是1,3,2,4的顺序，
但是考虑到标志位和组索引产生的miss,可以在访问1,2时正常的访问进行转置，而访问3的时候，A数组访问完，B数组先不急着访问，先把这16个元素存到临时变量，在访问4号4x4矩阵的时候再，将16个临时变量存到B数组中，4号小矩阵也正常访问，转置到B数组。miss=1203，比2)miss数减少了将近600,效果不错。

int i,j,ii,jj,block;if(N==64&&M==64){int i3;int p=-1;int x1,x2,x3,x4,y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9,y10,y11,y12,y13,y14,y15,y16;block=8;for(i=0;i<M;i+=block)for(j=0;j<N;j+=block)//8分块for(ii=i;ii<8+i;ii+=4)for(jj=j;jj<8+j;jj+=4)//4小分块for(i3=ii;i3<ii+4;i3++){if(jj!=j&&p==-1)//2号4x4小矩阵,先存起来{y1=A[ii][jj];y2=A[ii][jj+1];y3=A[ii][jj+2];y4=A[ii][jj+3];y5=A[ii+1][jj];y6=A[ii+1][jj+1];y7=A[ii+1][jj+2];y8=A[ii+1][jj+3];y9=A[ii+2][jj];y10=A[ii+2][jj+1];y11=A[ii+2][jj+2];y12=A[ii+2][jj+3];y13=A[ii+3][jj];y14=A[ii+3][jj+1];y15=A[ii+3][jj+2];y16=A[ii+3][jj+3];p=1;//表示有一个4x4的矩阵记录在临时变量break;}else if(jj!=j&&p==1)//4号4x4小矩阵{B[jj][ii-4]=y1;B[jj][ii-3]=y5;B[jj][ii-2]=y9;B[jj][ii-1]=y13;//2号矩阵写入B[jj+1][ii-4]=y2;B[jj+1][ii-3]=y6;B[jj+1][ii-2]=y10;B[jj+1][ii-1]=y14;B[jj+2][ii-4]=y3;B[jj+2][ii-3]=y7;B[jj+2][ii-2]=y11;B[jj+2][ii-1]=y15;B[jj+3][ii-4]=y4;B[jj+3][ii-3]=y8;B[jj+3][ii-2]=y12;B[jj+3][ii-1]=y16;p=-1;//没有矩阵被记录for(;i3<ii+4;i3++)//4号小矩阵可以直接转置{x1=A[i3][jj];x2=A[i3][jj+1];x3=A[i3][jj+2];x4=A[i3][jj+3];//x5=A[ii][j+4];x6=A[ii][j+5];x7=A[ii][j+6];x8=A[ii][j+7];B[jj][i3]=x1;B[jj+1][i3]=x2;B[jj+2][i3]=x3;B[jj+3][i3]=x4;}break;}//1、如果是1，3号4x4小矩阵，就直接转置x1=A[i3][jj];x2=A[i3][jj+1];x3=A[i3][jj+2];x4=A[i3][jj+3];//x5=A[ii][j+4];x6=A[ii][j+5];x7=A[ii][j+6];x8=A[ii][j+7];B[jj][i3]=x1;B[jj+1][i3]=x2;B[jj+2][i3]=x3;B[jj+3][i3]=x4;}

成功迈向满分miss=1203

1. 追踪分析M64N64的组索引，分析8分块优化处理过程:
   对于常规的8分块加四小分块优化：得到的结果miss数为1891，还不算很好的结果。对于B数组来说：它的访问顺序是可以用下图1表示，每个是个8x8矩阵，而在8小矩阵的访问顺序又如下图2表示。从④号的4x4小矩阵转到②号的小矩阵时，元素组索引不变，但是每一行的标志位都改变了，所以就会出现4个miss，同理②转③，③转④都会出现miss。再加上从当前8x8小矩阵向下转到另一个8x8的矩阵时，同样，组数分布未变，但是标志位已变，miss。所以相当于，每一个8x8矩阵访问时会有44=16次miss，而这样的转换每8列会出现7次，总共就有（3+46）48=864个miss左右
   
   
   
   对于A数组，它的访问8x8内的访问顺序如上图（最右）所示。在②转③的时候也有B数组访问出现miss的情况那就大约有488=256，但是A数组的访问和B数组的访问经常是交叉出现的。也就是L，S，L，S…，就会出现一些前后L，S指令访问的cache块是同一块，但是两者的标志位是肯定不相同的，就会出现miss。
   8分块有个致命的缺陷就是在上面描述B数组miss的原因，由于一行64个元素，导致标志位可以说是每四行换一个，同时组索引也是每四行一个，就导致一旦从上一个4x4小矩阵跳到下面的4x4小矩阵，就会出现miss，而且这里的访问B数组还是跳来跳去的。所以该方案不是最优的方案。所以就考虑将①②③④的B数组访问顺序交换，变成第1点所说的①③②④，这样一来，B数组分别访问①③和②④的时候，两个块的组索引相同，标志位也相同，就减少了miss数，只有从③跳到②才会有miss，每个8x8块都减少了这样的miss，整体也就减少了很多miss，效果不错。
2. M61N67优化

没想到什么好方法，就只能分块了1、block=8

2、block=16，miss=1992，满分
3、block=17，miss=1950,满分

else if(M==61&&N==67){block=17;for(i=0;i<N;i+=block)for(j=0;j<M;j+=block)for(ii=i;ii<N&&ii<i+block;ii++)for(jj=j;jj<M&&jj<j+block;jj++)B[jj][ii]=A[ii][jj];

还有其他.blck=18，miss=2021，block=4，时，miss=2425，block=12，时miss=2057…能找到的最优的就是分块17了，这个时候miss<2000,也算是满足要求了。根据这几个我们也可以看出block和miss并不会有什么规律的变化，而由于cache有空间局部性时间局部性，所以，miss数受多重因素影响。

在网上看到有人能找些一些其他方法，1、16分块基础上，进行循环展开，