面向大數據的異構內存系統
摘要：受限于DRAM和新型非易失性存儲器（non-volatile memory,NVM）的缺陷,單純的DRAM或者NVM難以滿足大數據應用對內存系統容量以及功耗提出的高要求。因此如何將DRAM和NVM組合成異構內存系統并進行高效的管理、準確的評估,是當今學術界和工業界面臨的主要挑戰。從體系結構、系統軟件、編程模型以及應用等方面對面向大數據的異構內存系統進行分析與研究,提出了一系列異構內存系統的優化方法,如層次化異構內存架、片上緩存管理、訪存調度、能耗管理、虛實地址轉換和面向對象的內存分配與遷移機制等,并實現了原型系統進行驗證。
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