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通过对应用程序的访存特性分析，并结合GPU的片上高速共享存储器特性，减少对外部高延迟存储的访问次数，从而提升系统数据访问效率。在不同架构的GPU上进行了验证，取得了显著的加速效果。 关键词包括访存模式、GPU...
总之，HMTT作为一种软硬件结合的大数据访存踪迹收集分析工具集，成功地克服了现有分析工具的局限性，为大数据应用的内存行为分析提供了一个新的解决方案。通过结合硬件的速度优势与软件的精准特性，HMTT能够在保持高...
Portlet Factory是一款用于构建WebSphere Portal应用程序的工具，它允许开发者快速创建和管理portlet。在配置Portlet Factory以访问数据库时，数据源的设定是关键步骤。数据源本质上是一个连接池，它管理着到数据库...
指针追逐访存模式是基于链式数据结构的应用程序中常见的访存模式，例如链表、树、图等数据结构。这种访存模式降低了数据访问的空间局部性，造成了较高的 Cache 失效率和较长的存储器访问延迟。为了解决该问题，本文...
微程序控制的访存系统设计，CPU综合实验电路包括运算器电路和控制器电路。图4.9给出了CPU综合实验结构框图。图中的虚线框外电路由实验箱提供，虚线框内电路由学生自行设计，其中微程序控制器是由μPC、ROM3、ROM2、...
图计算在大数据分析、社交网络分析、推荐系统等领域有着广泛应用，其计算模型通常涉及大量节点和边的遍历，因此对处理器的内存访问速度和并发性有极高要求。 传统的处理器访存通路可能无法有效应对图计算中的复杂性...
根据数据重用特征构造理想访存序列，赵天磊，唐遇星，基于应用程序数据重用特征的访存性能预测模型是近来的一个研究热点。研究此类模型时有一个重要需求，即生成具有指定重用特征的理
综上所述，小波分解算法在CUDA上的访存性能分析与优化是一项复杂的工作，涉及到算法本身的优化、内存访问模式的设计、缓存使用策略以及多线程并行处理等多个方面。通过这些优化手段，可以有效提升算法在CUDA平台上的...
为解决这一问题，研究人员开始探索将机器学习技术应用于软件模块的访存压力优化。 机器学习是一种人工智能的分支，它通过让系统从数据中学习规律，从而改善其性能。在这个背景下，研究者提出了基于机器学习的软件...
写存流程分析是对写存流程的详细分析，包括 StoreQueue 到 Cache、Cache 到 MSHR、MSHR 到 XBar、XBar 到 MemCtrl 和 Cache 到 CPU 等多个阶段的分析。 GEM5 中断概览是对 GEM5 中断机制的概括，包括中断控制器的...
该研究提出了一种针对视频阵列处理器的远程数据访存电路，通过网络适配器将处理器与路由网络连接，实现了远程数据的高效存取。这种设计旨在解决传统基于总线或共享存储的通信方式所面临的延迟问题，尤其是在大规模...
MAMI 设计通过添加自查询分配数据端口机制解决并行访存中数据端口分配问题，实现访存的数据端口自动分配；并优化了时间间隙轮转机制，隐藏数据通道切换时间，实现 SDRAM 侧数据通道分时无缝切换。 3. 系统集成：将 ...
大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法，其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例，提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法，从而达到...
### 卷积神经网络训练访存优化 #### 关键知识点概览 1. **批归一化算法（Batch Normalization, BN）的作用及其在深度学习中的应用** 2. **批归一化算法带来的“存储墙”瓶颈问题及其原因分析** 3. **多层融合与批...
【以访存为中心的阵列众核处理器核心流水线设计】 传统的处理器流水线设计主要以转移指令为中心，这种设计方式会大量使用逻辑资源来提高处理器的分支预测能力，以确保指令发射和执行部件能获得充足的指令流。然而，...
以Spark为代表的内存计算框架的兴起、新型非易失性内存研究的逐步深入以及数据安全形势的日益严峻，使得现有的访存行为分析工具无法满足对大数据应用访存行为进行分析的需求。提出了一种软硬件结合的大数据访存踪迹...
这种方法的一大优点是能够在错误数据进入处理器核之前就检测到问题，从而大大缩短了定位错误的时间。 与传统方法相比，FFLM具有显著的优势：首先，仿真速度更快，这意味着验证过程可以更高效地进行；其次，硬件资源...
本文主要探讨的是在片上多处理器（CMP）系统中，如何实现共享Cache的访存时间最优划分方法，以提升整个系统的性能。作者提出了一个名为OMTP（Optimal Memory Time Cache Partitioning）的新方法，该方法通过特征获取...
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