Print indd

2
Related Work
New frameworks, techniques, and strategies for managing heterogeneous memory
systems [
3
–
7
,
11
–
14
] have emerged recently. Of these, several works [
6
,
7
,
13
,
14
]
employ profiling to find frequently accessed data structures, and translate their
findings into tiering hints that can be inserted into program source code. Our
approach combines runtime allocation site detection with a custom arena allo-
cator to enable memory usage guidance without altering source, and is the first
to explore impacts from variation in profiling inputs and from adapting tiering
to individual program phases.
Cross-layer management techniques have also been used to optimize data
placement across NUMA or other parts of the (single-tier) memory hierarchy [
15
–
18
]. Some of these works [
17
,
18
] rely on program profiling and analysis to guide
placement decisions. While this work employs similar techniques, the goals, appli-
cation, and effects of our proposed management strategies are very different.