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Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Memory performance in Sorting algorithms.

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Page 1: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 2: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 3: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 4: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 5: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 7: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 9: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Data set size (in elements)

TLB Misses Per Element

base mergesorttiled mergesort

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multi-mergesort with TLB padding

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tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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Data set size (in elements)

Cycles Saved vs. Base Mergesort

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Page 11: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 12: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 13: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

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data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Random data set )

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tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M 16M

cycle

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data set size in elements

Mergesorts on Pentium II 400 ( Random data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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Mergesorts on Pentium III 500 ( Random data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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Quicksorts on O2 ( Random data set )

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flash quicksortinplaced flash quicksort

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

cycle

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ele

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data set size in elements

Quicksorts on O2 ( Unbalanced data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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Page 16: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Quicksorts on Ultra 5 ( Random data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

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data set size in elements

Quicksorts on Ultra 5 ( Unbalanced data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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Page 17: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Quicksorts on Pentium II 400 ( Random data set )

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Quicksorts on Pentium II 400 ( Unbalanced data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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per

ele

ment

data set size in elements

Quicksorts on Pentium III 500 ( Random data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M 16M

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Quicksorts on Pentium III 500 ( Unbalanced data set )

memory-tuned quicksortflash sort

flash quicksortinplaced flash quicksort

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Page 18: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 19: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 20: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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Page 21: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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er

ele

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nt

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Equilikely data set )

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tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

0

500

1000

1500

2000

1K 4K 16K 64K 256K 1M 4Mcycle

s p

er

ele

me

nt

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Bernoulli data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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cycle

s

per

ele

ment

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Geometric data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

0

500

1000

1500

2000

1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

cycle

s

per

ele

ment

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Pascal data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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Page 22: Improving memory performancy in Sorting algorithms

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1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

cycle

s p

er

ele

me

nt

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Binomial data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

0

500

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1500

2000

1K 4K 16K 64K 256K 1M 4Mcycle

s p

er

ele

me

nt

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Poisson data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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cycle

s

per

ele

ment

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Unbalanced data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

0

500

1000

1500

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2500

3000

1K 4K 16K 64K 256K 1M 4M

cycle

s

per

ele

ment

data set size in elements

Mergesorts on Ultra 5 ( Zero data set )

base mergesorttiled mergesort

tiled mergesort with paddingmulti-mergesort

multi-mergesort with TLB padding

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