基于语义信息的cache管理策略

针对传统的cache在预取时不判断预取数据块的状态,导致一些不必要的I/O,同时降低cache命中率的缺点,提出了一种基于语义信息的cache管理策略.该策略首先通过收集语义信息让磁盘了解文件系统在磁盘上的数据布局,磁盘上每个数据块是活跃的还是死亡的,并得出磁盘上分区数据块的活跃度.然后根据语义信息在预取的时候不预取死亡的块,在活跃度高的分区上提高预取参数,而在cache替换出数据块时对于死亡块不进行写盘操作.实验结果表明该策略可以较好提高cache命中率进而提高系统的吞吐量.     

DiskSeen预取算法的分析及优化研究

计算机存储层次结构是一种典型的金字塔形结构,以平衡计算机对存储系统的两方面需求,即高速处理数据和大的存储容量。然而随着信息技术的飞速发展,计算机处理器和磁盘之间的速度鸿沟持续扩大,因而磁盘访问便成为一个 影响 计算机系统性能的瓶颈问题。近几十年来,如何减小磁盘访问延迟对整个计算机系统性能的影响,一直是存储领域的热点研究问题。预取技术,通过提前预测I/O请求并将数据读入缓存中,以对上层应用程序隐藏I/O延迟,是缓解这一瓶颈问题的重要技术手段。DiskSeen是一种块级预取算法,通过分析磁盘块的位置和访问时间的联系来提高磁盘访问的顺序性和总体的预取性能。针对DiskSeen算法,文中主要做了以下几方面工作:首先,分析DiskSeen算法的不足之处,据此提出动态控制预取粒度和二次匹配激活历史预取方法,以优化效率;然后,实现了DiskSeen算法及改进后的算法;最后,在模拟仿真实验环境下对算法进行了性能对比测试。实验结果显示,DiskSeen算法能够明显提高缓存命中率并减少平均响应时间,而优化后的DiskSeen算法则可以进一步提升上述两方面的系统性能。     

Linux下一种磁盘节能的预取算法①

数据预取常用来提升系统的性能与吞吐量,对磁盘的能耗考虑甚少。针对此问题,在传统算法之上通过延迟磁盘的异步预取,合并磁盘I／O操作,减少磁盘的能耗状态切换,延长连续休眠时间来达到节能的目的。也通过基于真实运行状态的模拟,对预取算法进行了评估和验证,得出改进后的预取在不影响性能的前提下比标准预取节省17％的能量。     

Linux下一种磁盘节能的预取算法①

数据预取常用来提升系统的性能与吞吐量,对磁盘的能耗考虑甚少。针对此问题,在传统算法之上通过延迟磁盘的异步预取,合并磁盘I/O操作,减少磁盘的能耗状态切换,延长连续休眠时间来达到节能的目的。也通过基于真实运行状态的模拟,对预取算法进行了评估和验证,得出改进后的预取在不影响性能的前提下比标准预取节省17%的能量。     

PRCD技术及其软件实现

介绍了一种新的磁盘存储体系结构PRCD（prefetching RAM caching disk,预取主存缓冲磁盘技术）。该技术通过收集小写转换成为一次大写请求提高系统的写性能，并采用数据块预取技术大大提高系统的读性能。还介绍了基于Windows NT平台的PRCD的软件实现方法。     

分布式文件系统的流式数据预读

在分布式文件系统中,网络和磁盘往往是影响IO性能的主要因素.如何最大限度地挖掘网络和磁盘的性能潜力,长期以来一直都是非常活跃的研究课题.已有研究工作主要侧重于预取策略和数据的缓存策略,而未能将网络和服务器端磁盘I/O统一进行调度.提出并设计实现了一种流式预读方法,通过在客户端改变发送预读请求和接收预读数据的顺序,交错网络传输和磁盘访问,实现了延迟隐藏.测试表明,这种方法确实显著提高了顺序读性能.     

嵌入式内存数据库引擎的研究与设计

磁盘数据的存取和传输到内存的速度一直是计算机系统的性能瓶颈.虽然现在磁盘转速和总线速度已经有了很大提高,但磁盘容量的大幅度增大又减缓了对其上数据的存取速度.本文介绍了嵌入式内存数据库技术发展的现状、定义、特点及面向3G平台嵌入式内存数据库引擎的具体设计方法实现.     

一种新型实时数据模型——钟面模型

动态的实时数据总是包含对应的时间信息,现有实时数据库技术没有充分考虑时间信息的建模问题;另一方面,大型实时数据库中数据存取效率的瓶颈在于磁盘的机械运动.提出了一种新型实时数据模型--钟面模型.建立了钟面模型与实时数据的时间属性之间的逻辑对应关系,分析了钟面模型与磁盘存储介质的圆柱状结构之间的逻辑对应关系,以及根据数据在逻辑钟面的偏移位置,确定数据在物理磁盘上的偏移位置的计算方法.初步研究结果表明基于钟面模型的实时数据模型及其对应的数据存取技术,可以减少磁盘的机械运动,缩短定位操作所消耗的时间,显著提高数据处理效率.     

虚拟机环境下软件按需部署中的预取机制

针对大规模虚拟机环境下软件的按需部署,提出了一种基于预取的按需软件部署优化机制,能够降低用户端虚拟机的启动延迟以及为用户提供更好的虚拟机本地运行性能.基于用户使用软件的行为特点以及虚拟磁盘映像的细粒度分割,预取机制在后台对服务器端存储的虚拟磁盘映像进行预取,通过一种基于访问频率和优先级的预取目标识别算法AFPTR(access frequency and priority-based prefetch target recognition)和一种预取量动态调节机制,将预取集中在用户使用的少数小尺寸的虚拟磁盘映像上,并在预取过程中对预取量进行动态自适应地调节,以提高虚拟磁盘访问的本地命中率,进而提高用户端虚拟机的运行性能.基于QEMU虚拟机和Linux平台,实现了基于预取的按需软件部署原型系统.实验结果表明,预取机制能够有效地降低虚拟机的启动延迟,并能提高虚拟机的本地运行性能,支持虚拟机环境下按需、快速的软件部署.     

基于哈希算法的脏数据回写磁盘实时调优策略

针对传统数据库缓冲池脏数据回写磁盘策略实时性与安全性差的问题,提出基于Hash算法与先入先出(FIFO)双向链表的数据库缓冲池脏数据回写磁盘实时调优策略。利用基于负载的调优策略创建多个内存FIFO队列链表,通过Hash算法将数据库缓冲区内的脏数据块按最后修改时间随机分配到不同队列负载中,实现FIFO队列链表的负载均衡,并利用全局时序约束将链表队列中的脏数据块分批回写磁盘,以解决传统脏数据回写磁盘策略系统资源消耗大与宕机后数据丢失风险高的问题。实验结果证明,该策略能提高脏数据回写的实时性及安全性,降低数据丢失率。     

基于径向基函数网络的H.264全零块检测算法

针对目前全零块检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络(NN)的全零块检测算法。通过分析H.264的编码特点,选取了绝对误差和(SAD)、变换绝对差值和(SATD)、编码块类型、率失真优化(RDO)代价、量化系数(QP)、参考块的全零块情况6个特征,考虑了哈达玛变换(HT)中应该使用SATD的情况,采用最小二乘法得到QP与RBF网络宽度参数的关系,根据参考块是否为零,设计了两个分类器来区分全零块与非全零块。在保证图像质量和编码率不变的前提下,平均能提高编码速度50%以上,实验结果表明,利用RBF神经网络很好地提高了全零块检测准确率和编码效率。     

分形编码时间的线性控制和预测

以图像的布朗维数为纹理特征对编码中的图像块进行聚类和排序,实现了对每个值域块所需比较定义域块数目的精确控制。进一步,通过排除平坦块、使用均值图像建立定义域块库等技巧,得到了一种可以通过定义域块比较数目对编码时间进行线性控制和预测的快速分形编码方法。实验表明,与已有分类和聚类方法相比,在相同的压缩比下,本文方法可取得更好的加速效果和解码质量。     

基于权重堆排序的NAND Flash静态磨损均衡机制

磨损均衡机制作为闪存转换层的基础机制之一,其主要功能是延长闪存块使用寿命和提高存储数据的可靠性。现有的磨损均衡机制着重于减少闪存块的擦除次数,忽略了在磨损均衡操作过程中选择擦除脏块的不合理所带来的不必要数据迁移开销,从而影响了固态硬盘的整体读写性能。针对该问题,提出了一种基于权重堆排序的 NAND Flash静态磨损均衡机制WHWL。首先,提出一种基于页数据访问频率和块擦除次数的权重的热度计算方法,有效地提高擦除次数少（冷块）且数据访问频率低（冷数据）的目标块命中率,避免了多余的数据迁移操作;其次,提出了一种基于权重的堆排序目标块选择算法,以加快目标块的筛选。实验结果表明,与现有的PWL和BET算法相比,在使用相同映射机制的条件下,WHWL能够分别提升固态硬盘寿命1.28、5.83倍,数据迁移次数也有明显的降低。     

种混合快速分形图像编码算法*

提出了一种采用两步筛选的混合快速分形编码算法。首先将码本按照矩不变量进行分类,然后寻找给定Range块在所属区间的最好匹配码块,对于匹配误差值大于给定阈值的Range块再进行基于熵值的二次编码。与基于矩不变量的算法比较,该方法在峰值信噪比相同的情况下时间效率提高五倍多,与基于信息熵的算法相比,PSNR值提高近一个分贝。     

低码率下残差值预测的快速分数运动估计

提出了一种在低码率下的快速分数运动估计算法。该算法利用相邻运动补偿块时域的相关性,预测当前最优分数匹配位置的残差值,继而判断是否终止当前分数点搜索。根据实验结果,所提出的方法在不损失任何率失真性能的情况下,对于常用的几个QIF和CIF标准测试序列,其平均的分数搜索点数可减少到6以下。与全分数运动估计方法（FFPS）相比,所耗费的搜索点数减少了近一倍;而与目前常用的快速算法相比,所耗费的搜索点数也减少了50%～80%。     

简单的4×4块帧内模式选择算法

帧内预测的模式选择问题是H.264帧内编码中的瓶颈问题。参考算法中对每个4×4子块的9种预测模式进行遍历运算寻找最佳模式,耗费了极大的计算量,不利于实现实时编码。文章提出了一种快速帧内预测4×4子块模式选择算法。该算法采用子抽样模型和边界纹理信息提取技术,按照“足够好就停止”原则,提前中止算法,减小备选模式数量,简化模式选择过程,降低了模式选择的复杂度。实验结果表明:对全I帧序列,与H.264参考代码中模式遍历算法相比较,该算法的帧内模式选择计算复杂度减小56%～78%,由于不同序列内容不同,在不同QP参数下,该部分代码运行时间节约不等(1%～30%),而同时保证图像质量下降在可接受范围之内。     

基于AVS1-P2的快速帧内预测算法

AVS1-P2标准参考软件rm52j的RDCost算法能很好地平衡视频编码质量和编码效率,但RDCost的计算复杂度大,占用了大量的编码时间。针对该问题,提出一种快速预测算法,利用帧内8×8亮度块亮度变化的方向性和邻块间预测模式的相关性进行帧内预测。实验证明,与全搜索算法相比,快速预测算法的编码时间平均节省了17%左右,且PSNR和比特率几乎不变。     

基于时空混沌系统的图像分组加密算法

针对一般图像加密算法不能并行化运行的缺陷,提出一种新的基于耦合映象格子（CML）和分组加密技术的图像加密算法。首先对图像一部分进行分组,并迭代混沌系统,产生与图像分组数相同数目的混沌序列。使用混沌序列值与图像分组部分进行混合操作,其操作结果用来对图像另一部分进行加密。所提算法能够并行地实现图像加密,并可用于彩色图像加密。实验表明该加密算法计算简单,易于实现,密钥敏感性强,在安全性和效率上也有很好的表现。     

基于小菱形-线形搜索模板的快速运动估计

提出一种基于小菱形-线形搜索模板的块匹配算法。对于静止块,通过小菱形搜索一步到位。对于运动块,利用已计算的块误差的分布,得到块误差下降方向,并用小菱形-线形混合模板快速定位运动矢量,使搜索点数大幅减少。通过预测搜索中心,使速度和精度进一步优化。实验结果表明,在保持图像信噪比的基础上,搜索点数比菱形搜索法、十字-菱形搜索法等平均减少50%以上。     

Strongly competitive algorithms for caching with pipelined prefetching

Suppose that a program makes a sequence of m accesses (references) to data blocks; the cache can hold k<m blocks. An access to a block in the cache incurs one time unit, and fetching a missing block incurs d time units. A fetch of a new block can be initiated while a previous fetch is in progress; thus, min{k,d} block fetches can be in progress simultaneously. Any sequence of block references is modeled as a walk on the access graph of the program. The goal is to find a policy for prefetching and caching, which minimizes the overall execution time of a given reference sequence. This study is motivated from the pipelined operation of modern memory controllers, and from program execution on fast processors. In the offline case, we show that an algorithm proposed by Cao et al. [Proc. of SIGMETRICS, 1995, pp. 188-197] is optimal for this problem. In the online case, we give an algorithm that is within factor of 2 from the optimal in the set of online deterministic algorithms, for any access graph, and k,d?1. Better ratios are obtained for several classes of access graphs which arise in applications, including complete graphs and directed acyclic graphs (DAG).