CS152 · Lab 5

Lab 5: Multicore Coherence

课程最后一个实验，把第 21 课的 MSI/MESI 协议、假共享概念，变成你亲手在一颗真实双核 Rocket 芯片上优化的并行程序——直接感受"同一份数据结构，写法不同，性能可以相差数倍"。

发布：2023-04-04（随第 21 课） 截止：2023-05-02 难度：较难

环境说明

双核 Rocket（RV64GC），每核私有 16KiB 指令缓存/4KiB 数据缓存，窥探式（snoopy）一致性，裸机运行（没有操作系统，所有线程同时进入 main()，通过 ncores/coreid 区分身份，barrier() 用于同步）；每线程 24KiB 栈，没有任何保护机制——栈溢出会静默破坏其他数据，调试时需要格外小心。

指导性部分（约占 25% 分数）

  1. 在 Lab5MSIDualRocketConfig（MSI 一致性协议）下运行朴素的 vvadd
  2. 在 Lab5MIDualRocketConfig（更简单的 MI 协议，没有 Shared 状态）下运行同样的朴素代码，解释为什么朴素代码在两种协议下都表现不佳——这直接对应第 21 课"假共享"的核心教训：朴素实现很可能让多个核心的写入落在同一缓存行里
  3. 编写 vvadd_opt()——目标是把每次迭代的周期数压缩到朴素版本（MSI 协议下）的约 60%，通过自动评分器提交，不需要书面报告

开放性部分（约占 75% 分数，组队）

编写 matmul_opt()，实现一个 32×32 的整数矩阵乘法优化版本——矩阵本身有 12KiB 的内存占用，超过了 4 路 4KiB 的 L1 数据缓存容量，这本身就是一个现实的容量压力测试。关键优化技巧，全部直接呼应第 21 课的概念：

只有在没有达到性能目标时，才需要提交书面报告说明原因。

交付物与评分说明

知识检查

问题 1：指导性部分要求解释朴素 vvadd 为什么在 MSI 和 MI 协议下都表现不佳，根本原因是什么？

问题 2：开放性部分 matmul_opt() 列出的关键优化技巧中，哪两项直接呼应第 21 课的一致性协议概念？

参考资料与延伸阅读

🧪 Lab 5