多维数据的Z-Ordering存储映射算法及其缓存调度优化

多维数据以线性形式在存储系统中进行访问操作,二维及以上维度空间中的相邻节点被不同的映射算法映射到一维空间的不相邻位置。高维空间中进行相邻节点访问时,其一维存储映射位置有着不同的访问距离和访问延迟。提出了基于空间填充曲线Z-Ordering的存储映射方法及其访问距离的度量指标,并和常规优先算法进行了对比,发现能更好地将高维相邻的数据节点簇集到一维存储位置,加强了局部性。调整缓存空间中用于预取的空间大小,可以利用增强的局部性,提高了缓存命中率。实验结果表明,改善了多维数据的访问速度,优化了系统性能。

基于交织预取率的帮助线程预取质量调节算法

预执行帮助线程在预取过程中需要进行动态预取调节,而传统静态枚举控制参数值的控制方法在预取执行过程中保持固定不变,从而使得该方法不能够有效地为主线程提供预取质量保证(quality of service,Qo S)。针对该问题,提出了一种基于交织预取率的帮助线程预取质量参数调节方法。首先,对帮助线程的预取Qo S优化进行了建模分析;其次,在前期交织预取工作的基础上,提出了基于交织预取率的帮助线程参数值调节算法;最后,在真实的商用多核平台上对所提出帮助线程预取调节算法进行了评测和分析。实验结果是所提出的帮助线程预取调节算法使得基准测试程序的几何平均性能加速比为1. 114,而传统静态枚举方法的几何平均性能加速比为1. 135。实验结果表明,所提出的帮助线程预取质量调节算法解决了帮助线程预取过程中的参数值自动调节问题,算法无须静态枚举参数值便可以快速获得与之相近似的预取性能提升。

基于预取的Cache替换策略

在页式虚拟存储管理系统中,合理的Cache替换策略可以减少CPU等待时间,提升Cache命中率和系统性能.许多经典Cache置换算法的依据都是页面的访问次数或访问时间,也有一些是两者兼顾.对此介绍了一种基于预取的Cache替换策略,主要做出了以下2点优化:(1)一次Cache置换淘汰多个页面;(2)Cache首次调入页面由"拉取"模式改为"推送"模式.模拟实验结果显示,该方法有效提高了Cache命中率,提升了系统性能.

证书系统缓存替换算法的研究

Cache技术是一种能够减少时延,节省带宽和降低服务器负载的有效方法。文章分析了现有证书服务器中Cache算法和证书系统的结构特性;指出证书缓存的简单替换算法:FIFO(first in first out)和LRU(Least RecentlyUsed),无法提供较高的Cache命中率。文中提出了一种智能预留控制缓存替换算法,理论分析和仿真数据表明该算法能大大减少访问证书的时间,改善证书管理效率,并有效提高缓存的命中率。

移动数据库中支持位置相关查询的数据预取策略

移动环境下查询位置相关数据(LDD)时因网络的断接性、低带宽和用户的移动性而导致查询结果过时失效,而数据预取能够显著提高数据的访问速度,缩短查询的响应时间。基于LDD的预取策略如DDP、DHP等考虑了数据的空间位置特性,但是没有考虑数据的访问概率和使用效率,针对以上问题提出基于价值的数据预取(CDP)策略,根据价值函数值的大小来选择被预取的LDD。实验证明CDP比DDP和DHP的预取策略更有效的提高缓存的使用率和增大预取数据的缓存命中率。

移动数据库中改进的CMIP数据预取策略

数据预取是移动数据库缓存技术中的关键,CMIP预取策略通过客户端历史访问记录关联规则的挖掘得到预取数据,使系统性能得到了提高。但由于没考虑到数据的更新率及数据大小,将会经常发生缓存失效。在此算法的基础上增加对数据更新率及大小的判断并对所选数据排序,然后进行预取数据的选择。通过改进降低了缓存的失效率、减少了数据访问的时间及电能的消耗。

利用数据预取机制降低块执行模型的访存延迟

块执行模型通过将串行程序划分成一系列可并行执行的指令块来挖掘应用中潜在的指令级并行性.访存延迟是阻碍块执行模型提高指令级并行性的主要因素之一,而数据预取技术在传统执行模型中可有效降低访存延迟,对块执行模型也同样具有较强的适应性.本文分析了在块执行模型中引入数据预取机制的可行性,并从cache命中率、访存指令的延迟等方面验证了数据预取在块执行模型中的作用,仿真结果表明数据预取可有效降低块执行模型中的访存延迟.

位置相关信息服务中的一种数据预取方法

位置相关信息服务中访问数据涉及到复杂的空间计算,导致访问数据的延迟时间较长,而数据预取能够显著提高数据的访问速度,缩短访问数据的时间。基于LDD的预取策略如DDP考虑了数据距离,但是没有考虑数据的访问概率和更新频率及数据大小。针对以上问题提出基于价值的数据预取(CDP)策略,一些重要的数据预取因素如访问概率、更新频率、数据项大小、数据距离和有效范围等都包含在价值函数里,根据价值函数值的大小来选择被预取的数据。通过实验对比,CDP比DDP策略能更有效的提高缓存命中率。

基于双倍步长数据流的硬件预取机制

硬件数据预取技术可以有效提升处理器的访存性能,但传统流预取策略存在预取不及时的问题。为此,提出一种双倍步长流预取策略,并设计对应的预取部件结构。预取部件自动检测数据流的固定步长并将该步长扩大为原有的2倍,以计算预取地址。实验结果表明,加入该预取部件后,运行SPEC2006测试集的整数应用与浮点应用时,处理器性能最高可分别提升45%与57%,针对Cache Miss率较高的应用,该预取部件可以有效隐藏访存延时。

基于文件相关性的云存储缓存策略

分析云存储数据访问的长尾现象,设计一种基于文件相关性的缓存策略MSU(mostsimilarunit).该策略通过判断文件之间的相关性完成大容量缓存中的文件预取与替换.首先,MSU选择文件的多个访问特征作为计算余弦距离值的输入,从而得到文件相关性的度量.然后,MSU将缓存中的文件作为替换待选集合,将一段时间内从缓存中替换出来的文件作为预取待选集合.当出现文件不命中时,从替换待选集合中取得缺失文件的k-非近邻作为替换文件,从预取待选集合中取得缺失文件的1-近邻作为预取文件.仿真实验表明MSU在命中率和字节命中率方面优于LRU(最近最少使用策略)、ARC(自适应替换策略)和GDS(多参数贪心策略)算法.