异构内存系统全局优化的数据预取算法

鉴于现有的数据预取算法不能满足高效能异构计算系统对动态随机存取存储器(DRAM)和非易失性存储器(NVM)相结合的新型异构存储器高效访问的要求,提出了一种模拟退火的全局优化数据预取算法(SADPA)。该算法在启发式搜索模拟退火算法的基础上,引入了随机因子,以避免局部最优,从而确定了全局优化阈值以预取NVM页面的有效数量。实验结果表明,该算法相对于静态阈值调整算法,平均访问延时降低了4%,每个时钟周期内的平均指令数(IPC)增加了10.1%;对于cactusADM应用,该算法相对于软硬件协同的动态阈值调整算法,系统能耗降低了3.4%。