新兴的数据分析性应用渴望更大的带宽和内存空间,内存尺度问题和新型应用的“内存墙”问题变得更加亟待解决。为了解决这些问题,工业界和学术界一致投入到对新型存储器件的研究中。然而,新技术如在内存中过程(PIM)和非易失性内存(NVM)虽然能缓解内存带宽和容量,但它们都需要重新设计软件栈。新技术从产生到应用是比较缓慢的。但是,如果我们将目光回到传统DDR DRAM,就会发现影响未来内存密度和带宽提升的一个重大因素是内存刷新机制。在不久的将来,DRAM刷新将会对延迟、带宽、容量和功耗造成很大的负面影响。同时在另一方面,一些新兴应用如数据分析型和图计算应用对内存读取性能敏感,希望更快的读取延迟和带宽。为了充分释放的主存访问性能,本论文改进了DRAM刷新方法和内存硬件架构。结合对多种应用主存访问模式的分析,本论文软硬结合的角度设计了一整套主存访问优化方案。论文提出了DR(Device Refresh&Data Recovery)刷新方法及其对应的DR DRAM内存硬件模块,从根源上解决DRAM内存刷新造成的性能损失。并进一步探究DR DRAM与传统内存模块混合的HRMM(Hybrid Refresh Main Memory)内存系统的软硬结合设计。实验表明,所设计的DR刷新方法及对应的软件-硬件协同设计可以提高大部分常见应用的访存性能。该DR DRAM在内存读取上可以的到11%的性能提升,对应的混合内存结在SPEC CPU2006平均可以得到30%的主存访问延迟提升。