基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

基于NB分类器重访概率预测的Web缓存替换策略

Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题，缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此，提出一种朴素贝叶斯（NB）分类器重访概率预测的Web缓存替换策略；根据用户之前访问日志，通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象，并构建特征数据集；训练NB分类器，用来确定缓存中对象被再次访问的概率，为对象分配权重；结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明，提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。     

面向机器学习的高性能SIMT处理器cache的设计与实现

为了满足机器学习中大数据、并行计算及降低处理器与主存之间的差距等要求,设计基于自主研发的SIMT处理器的流水线cache结构。依据局部性原理与LRU替换算法相结合设计专用的伪LRU替换算法,与通用的轮询、LFU、LRU替换算法共同完成cache替换算法的可配置要求,实现处理器与主存之间的快速交互。采用Xilinx公司virtex ultrascale系列的xcvu440-flga2892-2-e FPGA芯片对设计进行综合。结果表明该结构指令cache最大时延为2.923 ns,数据cache最大时延为3.258 ns,满足SIMT处理器性能要求。