针对深度学习中不规则内存访问的高吞吐内存管理单元

人工智能应用的多样化与复杂化导致了算法模型的不规则内存访问,即集中突发的访问请求与稀疏的访问地址,从而给智能应用在内存资源严格受限的移动端设备的部署带来了挑战。这种不规则的内存访问导致了现有架构中内存管理单元(MMU)的地址转换面临低吞吐和长延迟的问题,使其成为系统访存通路的瓶颈。针对上述问题,本文提出了一种新的高吞吐MMU架构方案(HTMMU),通过多流并行,加强冗余请求的过滤,合理地分配有限的片上存储资源等手段,从而能高吞吐、低延迟地处理不规则访问的地址转换,提升系统访存效率。实验结果表明,在处理人工智能算法内突发的稀疏访存时,相较于当前主流MMU设计方案,HTMMU平均获得了2.43倍的性能提升,而平均访问延迟降低为原先的34.1%,同时将额外面积开销控制在3.0%以内。

嵌入式软件内存管理方法研究

为提高嵌入式系统内存的利用率,有效解决内存碎片和内存泄露的问题,并实现内存的快速分配和释放,提出一种嵌入式软件内存管理方法。该方法采用静态分配的方式,首先设置内存区的分区个数及每个分区内各内存块的大小和数量,然后基于池式内存管理机制对用户内存区采用动态内存分配的方式,利用内存分配器来实现动态内存的申请和释放,最后对传统的内存申请、分配和回收算法进行了改进。

Android系统的内存管理研究

Android系统在移动设备领域得到了越来越广泛的应用,其特有的内存管理机制是其发展的关键因素之一。在基于Linux系统内存管理的基础上,介绍了Android系统内存管理的特点,并提出了进程优化的方法及途径。

内存管理机制的高效实现研究

为了高效地管理内存,防止内存泄漏、越界访问等问题的出现,在分析传统动态内存管理机制的基础上,提出了一种基于Windows虚拟内存管理的高效动态内存管理机制。通过创建内存管理器来维护虚拟地址空间和处理内存申请和释放请求,改进了传统动态内存分配与回收算法,并在VC++6.0开发平台上实现了该动态内存管理机制。测试结果分析表明,该方法有效降低了申请与释放内存的时间耗费,减少了内存碎片的产生,提高了动态内存管理效率。

基于Event-B的航天器内存管理系统形式化验证

内存管理系统位于操作系统内核的最底层,为上层提供内存分配和回收机制.在航天器这类安全攸关的关键系统中,其可靠性和安全性至关重要,必须要考虑到强实时性、有限空间限制、高分配效率以及各种边界条件约束.因此,系统通常采用较为复杂的数据结构和算法来管理内存空间,同时需要采用非常严格的形式化方法来保证航天器这类安全攸关系统的高可信性.对复杂内存管理系统的形式化验证也会比之前的验证工作带来更多难题,主要体现在:内存管理模块中的复杂数据结构的形式化描述,操作的规范语义,行为的建模,内部函数的规范及断言定义与循环不变式的定义,实时性验证等方面.针对这些问题,深入分析实际的航天器操作系统内存管理系统的特性;探索基于分层迭代的语义描述与验证的一般性方法与理论,并应用这些理论方法来验证一个具有实际应用的航天嵌入式操作系统的内存管理系统.该研究成果有望直接应用于我国新一代的航天器系统.

Spark内存管理及缓存策略研究

Spark系统是基于Map-Reduce模型的大数据处理框架。Spark能够充分利用集群的内存,从而加快数据的处理速度。Spark按照功能把内存分成不同的区域:Shuffle Memory和Storage Memory,Unroll Memory,不同的区域有不同的使用特点。首先,测试并分析了Shuffle Memory和Storage Memory的使用特点。RDD是Spark系统最重要的抽象,能够缓存在集群的内存中;在内存不足时,需要淘汰部分RDD分区。接着,提出了一种新的RDD分布式权值缓存策略,通过RDD分区的存储时间、大小、使用次数等来分析RDD分区的权值,并根据RDD的分布式特征对需要淘汰的RDD分区进行选择。最后,测试和分析了多种缓存策略的性能。

嵌入式实时系统内存管理策略

嵌入式系统内存配置较小,不能采用一般桌面系统的内存管理方式,选取合适的内存管理策略在嵌入式系统设计中起着重要的作用。介绍了嵌入式系统设计中内存管理的范围、对内存分配的要求以及可能出现的问题,对内存分配的方式进行了详细的阐述,给出了内存碎片、内存丢失、执行时间不固定等问题的解决方法。

嵌入式实时动态内存管理机制

长时间持续运行的通信设备必须满足实时性、可靠性和高效性的需求,针对通信领域的该特点,提出一种嵌入式实时动态内存管理机制。该机制对嵌入式系统有限的内存资源进行统一再分配,为频繁申请和释放内存块的应用分配独立的内存空间。实验结果表明,该机制能实时地提高动态内存管理效率,减少内存碎片,保证系统的健壮性,还提供了内存越界和内存泄漏的检测手段。

实时嵌入式多媒体系统模糊阈值合并内存管理算法

为了提高实时嵌入式多媒体系统动态内存分配的效率,提出一种基于两级离散列表(Two-Level Segregate Fit,TLSF)的模糊阈值合并算法.根据内存区间的使用概率和空闲块数统计,运用模糊规则计算合并系数,并与由碎片率决定的动态阈值相比较,决定是否推迟合并.实验结果表明,该算法在内存大小随机分配时与TLSF算法的性能相当;在实际的视频点播系统应用中,分配和释放效率分别提高了12.6%和9.5%。

微内核架构内存管理的形式化设计和验证方法研究

由于巨大的规模和复杂性,操作系统的设计和实现的正确性很难用传统的定量方法来描述.本文阐述对微内核操作系统的形式化设计和验证的方法.在汇编层利用非确定性自动机对系统进行形式化建模,并使用Hoare三元组描述模块接口函数的前后置条件,作为函数正确性的定义.以实现的VSOS(Verified Secure Operating System)内存管理模块为例,在Isabelle/HOL定理证明器环境中对建立的内存管理模型和系统行为的操作语义进行形式化描述,并对内存管理模块的设计和实现的正确性进行验证.结果表明,这一方法是可行的和高效的.

基于小型对象分配技术的GTNetS蠕虫仿真内存管理

针对蠕虫仿真中大量小型对象的特点,对GTNetS的内存管理机制进行系统研究,提出小型对象内存分配技术.实验结果表明,小型对象分配技术可以有效减少系统的最大内存使用量,进而提高蠕虫仿真的规模和效率.

一种内存管理技术的研究与实现

内存管理在计算机系统设计中是及其重要且必须的部分。高效的内存分配,垃圾回收和整理,在并行,分布式和实时应用中变的越来越重要。提出了一种利用二叉树来管理可利用内存分区的算法,并通过试验得出的数据分析,表明为什么该方法比其它算法更为方便高效,实现起来也比较简单易行。

Windows下堆内存管理机制研究

堆是用来存储动态数据的内存区域。通过堆函数,可以在进程的地址空间里创建私有堆,继而可以通过系统提供的一系列函数来管理堆中的内存。首先分析了堆的基本结构,然后通过对Windows堆中内存块的分配和释放进行深入分析,详细阐述堆内存的管理机制。

μC/OSII内存管理技术的研究

在μC/OSII中,当应用任务在申请到的内存块中产生了非法指针,并且指针地址指向了空闲内存块头结构区时(前几个字节),空闲链表将会被破坏。为解决这一隐患,将控制信息与用户空间独立存放。该文通过扩展内存块定位字节至16位,得到一种能够区分1024个不同内存块的一级内存管理算法。

嵌入式LwIP协议栈的内存管理

在内存需求分析的基础上,阐述了LwIPTCP/IP协议栈中pbuf结构的基本原理和内存管理机制的实现。这对在嵌入式系统中实现TCP/IP协议栈,进行网络连接有重要意义。

Linux2.6内存管理研究

Linux得到越来越广泛的应用,Linux2. 6作为最新的内核在各方面都有很大的改进。针对Linux内存管理系统,介绍了 2. 6版所采用的新技术,同时提出了改进的途径。

一种嵌入式实时系统动态内存管理器的设计

针对嵌入式实时系统动态内存分配实时性与内存碎片率二者无法兼顾问题,基于二级位图及TLSF(Two-level Segregated Fit)算法,设计一种新的嵌入式实时系统动态内存管理器.将内存请求分为小内存请求和大内存请求;针对小内存请求,采用二级位图算法,通过以空间换时间的策略降低分配时间,减少外部内存碎片;针对大内存请求,在TLSF算法的基础上改变二级索引结构,通过"精确切割"及"合并阈值"策略提高内存利用率,降低内存碎片.实验表明,该管理器具有较快的响应速度及较低的内存碎片率.

一种主动实时数据库的系统内存管理方法

通过对一个主动实时数据库(ARTs DB)的研究,借鉴操作系统的内存管理机制,提出了一种具有现代应用特征的数据库系统内存管理模式。文中从ARTs DB的系统内存管理定义出发,探讨了主动实时数据库系统内存管理的目标及实现策略,并详细介绍了一种实现方法。

实时系统中动静结合的内存管理实现

提出了实时系统中内存管理的一种实现方法。该方法采用动静结合的方式,给用户提供了比较大的自由度,同时也提高了系统的灵活性。本文主要从实现方面进行了详细阐述。

Linux内存管理机制的分析与研究

1 引言 内存管理在操作系统中不仅非常重要,而且很复杂.利用虚拟存贮技术,Linux使得一个只有有限内存资源的计算机可以为每个进程提供多达4GB的虚拟内存空间.其基本实现思路是通过进程映象和分页机制在内存和二级存储——对换空间之间传送数据,充分利用宝贵的内存资源.另外,Linux虚拟内存管理机制把用户空间和核心空间分开,这样不仅有效地保护了核心空间,各个进程之间也互不影响.