【摘 要】
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数据中心是高性能计算机的集群中心,CPU集群运行繁忙,不规则的数据结构和算法频繁使用,使得大多数基于时空局部性的预取技术不再适用。文中引用语义局部性的概念,使用增强学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303029),湖北省自然科学基金重点类项目--创新群体项目(2017CFA012),湖北省技术创新专项重大项目(2017AAA122)资助
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数据中心是高性能计算机的集群中心,CPU集群运行繁忙,不规则的数据结构和算法频繁使用,使得大多数基于时空局部性的预取技术不再适用。文中引用语义局部性的概念,使用增强学习Sarsa算法来近似语义位置,预测不规则数据结构和算法未来的内存访问。由于状态空间和动态空间过大,采用Deep Q-learning方法优化状态-动作空间,将新状态与旧状态拟合,相似则采取相似的做法,从而提高泛化能力。在标准数据集SPECCPU 2006上的实验证明,所提方法的泛化能力强,能够有效提高Cache的命中率。
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