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中国科学院声学研究所专利：边缘路由节点以及其从多源预取内容的方法
中国科学院软件研究所提出处理器缓存数据预取新方法（图）
处理器 缓存数据 预取新方法
2023/3/16
近日，中国科学院软件研究所总体部研究团队在处理器缓存性能优化与结构设计方面取得进展。该研究提出一种基于合并相似访存模式的数据缓存预取方法，能够有效提升处理器整体性能。
中国科学院软件所提出处理器缓存数据预取新方法（图）
处理器缓存性能 数据预取 计算机体系
2023/8/20
2022年11月14日，软件所总体部研究团队在处理器缓存性能优化与结构设计方面取得进展。该研究提出一种基于合并相似访存模式的数据缓存预取方法，能够有效提升处理器整体性能。
硬件数据预取是通过提前加载处理器核心所需数据到缓存，来降低处理器核心对内存的平均访问延迟，从而提升处理器整体性能。硬件数据预取方法研究是计算机体系结构领域长期的研究热点之一。
面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法
帮助线程预取 非规则数据密集应用 介度中心性
2014/9/30
大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法，其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例，提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法，从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后，介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明，帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程...
Web预取性能指标准确率与查全率的关系
Web预取 性能评价 准确率
2010/1/29
研究Web预取性能评价的2个重要指标(准确率与查全率)之间可能存在的关系，通过理论推导得出，两者的关系可以是相顺的，也可以是相逆的，采用真实Web服务器和代理服务器的日志进行性能实验。仿真实验结果表明，查全率依赖于准确率，即准确率的提高有利于查全率的提高。
基于选择性马尔可夫模型的缓存预取策略
马尔可夫模型 缓存预取 选择性
2012/4/20
通过分析研究现有流媒体缓存管理算法和用户的访问行为特征，提出了一种新的基于选择性马尔可夫模型的缓存预取策略。该策略通过序列合并方法对用户访问拖曳行为进行建模，采用状态剪枝优化方法FP_Vlike得到选择性马尔可夫模型FPMM_Vlike，并在此之上结合替换算法LRU-2构建出一种流媒体代理服务器缓存预取机制FPVlike_LRU-2。仿真结果表明，在访问延时降低量方面，FPVlike_LRU-2要...
无线Web访问的缓存和预取机制
Web缓存 预取 上下文感知
2009/11/4
缓存和预取在提高无线环境下的Web访问性能方面发挥着重要作用。文章研究针对无线局域网的Web缓存和预取机制，分别基于数据挖掘和信息论提出了采用序列挖掘和延迟更新的预测算法，设计了上下文感知的预取算法和获益驱动的缓存替换机制，上述算法已在Web缓存系统OnceEasyCache中实现。性能评估实验结果表明，上述算法的集成能有效地提高缓存命中率和延迟节省率。
流媒体服务系统中一种基于数据预取的缓存策略
多媒体通信 预取机制 缓存策略 服务质量
2011/5/18
具有 VCR 功能的流媒体服务系统由于请求的随机性会影响用户的点播体验，该文结合数据预取机制以及基于分段的缓存策略计算出用户点播延迟的期望，给出一个较优的缓存管理策略，并通过在线计算逼近最优解，同时在缓存已知的情况下，给出相应的数据预取算法，利用缓存和预取两种数据获取方法的相互协作减小客户端点播延迟，提高缓存效率。仿真结果证实了所提算法的有效性。
片上多处理器中基于步长和指针的预取
片上多处理器 步长预取 指针预取
2009/8/12
在对大量程序访存行为进行分析的基础上，提出基于步长和指针的预取方法。能捕获规整的数据访问模式和指针访问模式。在L2 cache和内存之间采用全局历史缓存实现该预取方法。全系统模拟结果表明，该预取方法对商业应用测试程序的性能平均提高14%，对科学计算测试程序的性能平均提高34.5%。
多核多线程处理器二级Cache预取结构的设计
多核多线程 二级Cache 命中率
2009/7/23
合理的设计二级Cache是有效地减少多核多线程处理器存储器访问延迟的方法。针对现有的多核多线程处理器，讨论了二级Cache的混合预取结构设计方案。通过详细设计和仿真分析，结果表明混合预取结构可有效提高处理器的整体性能。特别是采用不命中混合预取结构的二级Cache性能更佳，适合满足此类结构的多核多线程处理器需求。
基于客户端的网页预取模型
客户端 访问模式 模式匹配
2009/7/17
提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心，WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据，从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测，还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤，其中包括数据净化，用户识别，用户会话识别和事务识别等，从而提高了预取效率。实...
基于深度优先序列模式挖掘的预取模型
Web缓存 Web预取 Web挖掘
2009/6/29
序列模式挖掘能够发现隐含在Web日志中的用户的访问规律，可以被用来在Web预取模型中预测即将访问的Web对象。目前大多数序列模式挖掘是基于Apriori的宽度优先算法。提出了基于位图深度优先挖掘算法，采用基于字典树数据结构的深度优先策略，同时采用位图保存和计算各序列的支持度，能够较迅速地挖掘出频繁序列。将该序列模式挖掘算法应用于Web预取模型中，在预取缓存一体化的条件下实验表明具有较好的性能。
多Markov链预取模型在网络内存系统中的应用
网络内存系统 多Markov链预取模型 性能优化
2009/5/5
主机通过高速网络访问远程内存的性能已经达到或远高于访问本地磁盘的性能，通过各种优化手段，网络内存系统的性能能得到更好的提升。该文基于一个Linux网络内存系统(LNMS)，在客户端一级提出了一种新的预取算法m-ppm，该算法发展了多Markov链预取模型，使之更适合LNMS。在LNMS上实现了另2种常用的预取算法以作比较，实验数据表明，m-ppm算法对多用户模式更有效。
无线传感器网络中基于消息预取的移动查询技术
无线传感器网络 移动查询 消息预取
2009/1/5
无线传感器网络技术所面临的关键问题之一是解决向终端用户提供传送信息的数据服务问题。提出了一种移动环境下满足时间空间约束的数据查询处理技术，结构上由代理体和网络节点两层组成，其中网络节点执行消息预取、查询扩散和数据收集处理功能，通过对用户的运动路线进行预测并向传感节点发出预取消息，由节点自主构建网络查询树，再由数据集中组件完成数据的收集和融合，用户在到达传感区域后能在查询周期结束前获取查询数据。仿真...