Print indd

On Automated Feedback-Driven Data
Placement in Multi-tiered Memory
T. Chad Effler
1
, Adam P. Howard
1
, Tong Zhou
1
, Michael R. Jantz
1(
B
)
,
Kshitij A. Doshi
2
, and Prasad A. Kulkarni
3
1
University of Tennessee, Knoxville, USA
{teffler,ahoward,tzhou9,mrjantz}@utk.edu
2
Intel Corporation, Santa Clara, USA
[e-mail]
3
University of Kansas, Lawrence, USA
[e-mail]
Abstract. Recent emergence of systems with multiple performance and
capacity tiers of memory invites a fresh consideration of strategies for
optimal placement of data into the various tiers. This work explores a
variety of cross-layer strategies for managing application data in multi-
tiered memory. We propose new profiling techniques based on the auto-
matic classification of program allocation sites, with the goal of using
those classifications to guide memory tier assignments. We evaluate our
approach with different profiling inputs and application strategies, and
show that it outperforms other state-of-the-art management techniques.