ELF:基于无用块消除和低重用块过滤的共享Cache管理策略

当代CMP处理器通常采用基于LRU替换策略或其近似算法的共享最后一级Cache设计.然而,随着LLC容量和相联度的增长,LRU和理论最优替换算法之间的性能差距日趋增大.为此已提出多种Cache管理策略来解决这一问题,但是它们多数仅针对单一的内存访问类型,且对Cache访问的频率信息关注较少,因而性能提升具有很大的局限性...     

一种多倍数据供应的编译优化方法

数据的快速及时供应对访存密集型程序的性能有着直接的影响.提出一种多倍数据供应MDS(Multiple Data Supply)的编译优化方法,在不增加处理器设计复杂度的前提下,利用现有处理器的高带宽,一次对内存进行多个数据的读写,减少访存次数,提高应用程序效率.在编译优化阶段,利用自动向量化技术,生成向量形式的树结构,增加一条新的扩展路径来处理从向量化的树结构到底层结构的扩展.针对向量化后树结构的多样性问题,设计新的优化遍以及RAC(Register Assignment Chain)替换算法进行专门处理.在龙芯3A处理器平台上,对SPEC-CPU2000的测试,CINT程序平均性能提升11.6％,CFP程序平均性能提升14.4％.     

提升稀疏目录缓存一致性系统性能的方法

稀疏目录技术在缓存一致性非一致存储访问(cache coherent non-uniform memory access,ccNUMA)系统中有广泛应用.但是,稀疏目录技术的一个主要缺陷在于目录项替换在目录热点存在的情况下会严重降低系统的性能.针对此问题,研究如何提升稀疏目录性能.首先,从定性和定量的角度对主流的稀疏目录替换算法进行了分析,并且发现最为原始的最久未使用(least-recent-used,LRU)算法的性能实际上要优于一些近期提出的目录替换算法,如最少共享者(least-sharer-count,LSC)算法.其次,将victim cache的思想应用到稀疏目录上,提出了victim目录(victim directory),该技术在主稀疏目录模块上加入了一个小的全相联二级目录存储.最后,提出了选择性victim目录(selective victim directory)技术,使得victim目录选择性地仅存储有用的目录项,从而进一步减少了目录替换的数量.选择性victim目录通过向所有节点的cache发出探查消息(probe messages),从而选择性地存储较为有用的目录项.实验证明,选择性victim目录取得了比简单victim目录更好的性能;而且在仅增加了1KB左右的硬件开销的代价下,选择性victim目录节省了35.7%的程序运行时间.     

服务于风电系统的改进缓存替换算法研究

针对风电系统中缓存命中率较低等问题,在最近最少使用算法(Least Recently Used,LRU)、最不经常访问算法(Least Frequently Used,LFU)、SIZE以及Hybrid算法的基础上,提出了一种基于综合因素的替换算法FST(Frequency,Object Size,Access Time),从而解决了传统算法考虑因素单一、系统性能较低等问题。该算法结合了访问频率、对象大小、访问时间间隔及最久未访问等特性,并根据最近访问时间长短采取分段的处理方法。在风电系统的缓存服务器中,将FST算法与LRU,LFU和SIZE算法进行实验对比,实验结果显示FST算法在提高命中率、减少延迟时间方面具有更好的性能。     

.NET平台下自适应缓存对象替换算法

缓存是提高Web应用程序性能的一个重要手段..NET平台下提供了数据缓存与页面缓存技术,在已经实现的缓存对象的基础上,设计了一种缓存对象的自适应替换算法.算法使用了基于缓存对象的价值与被访问频率的综合优先级策略,提出了相应的缓存对象被替换规则.算法充分考虑了缓存对象之间的依赖关系对优先级的影响.从对象命中率与系统的整体响应时间两个方面测试了算法的性能,测试表明所提出算法相对于最小价值算法、最少使用频率算法有较大的改进.     

层次编码视频传输中代理缓存技术的研究

分析了在Internet上进行实时视频流传输的不足,提出了将层次编码技术与代理缓存技术相结合的方法,对基于层次编码的缓存预取方法和替换方法进行了研究。根据视频流数据的特点,对缓存的命中率和访问频度进行了改进。     

基于IRR信息的改进ARC算法

缓存是增强计算机整体性能的一项重要技术,缓存替换算法作为核心技术尤为重要。通过深入研究多种数据访问模式下ARC(adaptive replacement cache)算法的性能,总结出ARC算法性能较差的数据访问模式及其原因。针对发现的不足提出了一种改进的缓存替换算法,该算法通过引入IRR(inter reference recency)信息,提高了弱局部性访问模式下的缓存命中率,改善了ARC算法对不同数据访问模式的适应性。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了应对弱局部性访问模式的能力,增强了算法的灵活性。     

Web缓存替换算法综述

Web缓存技术是提高www性能的最主要的方法，属于延迟容忍技术。Web高速缓存技术实现了Web内容的关键节点（包括本地）存储，它能减少网络带宽的占用，降低硬件成本，改善响应时间，提高了最终用户的效率。本文对目前常用的Web缓存替换算法作了一个总结。     

Web缓存替换算法的研究与改进

缓存替换算法对代理缓存的系统性能起着重要的影响,本文对Web缓存替换算法进行了研究,针对Hybrid算法提出了改进方法。实验结果表明,改进后的算法在保持相对较低的延迟率和较高的URL命中率的情况下,字节命中率有较大的提高,对改善网络状况有一定的意义。     

基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法

为了提高web缓存的性能,提出了一种基于多Markov链预测模型的Web缓存替换算法PGDSF-AI.首先将Web中具有不同浏览特征的用户分为多类,为每一类用户建立类Markov链,进一步建立多Markov链预测模型.然后利用该模型对当前的用户请求预测,进而组成预测对象集.当缓存空间不足时,选取键值最小且不在预测对象集中的对象替换.通过估算对象的平均间隔时间,避免缓存大量保留长时间没有访问的对象.实验结果表明,提出的算法有较好的性能.