37、嵌入式系统的低能量关联数据缓存

嵌入式系统的低能量关联数据缓存

1. 引言

现代嵌入式处理器中,数据缓存是提高性能的关键组件之一。通过减少内存访问延迟,数据缓存显著提升了系统的响应速度。然而,随着缓存关联度的增加,其能量消耗也随之上升,这对嵌入式系统的能量预算构成了挑战。嵌入式系统通常具有严格的能量限制,因此如何在不影响性能的前提下降低缓存的能量消耗,成为了研究的热点。

为了解决这一问题,本篇文章提出了一种利用缓存行地址局部性来确定缓存访问所需路径的方法。通过在访问缓存之前确定所需的缓存组,可以减少不必要的能量消耗。这种方法不仅提高了缓存访问的效率,还显著降低了能量消耗,尤其适用于高关联度的缓存。

2. 组确定

2.1 缓存行地址局部性

缓存行地址局部性是指缓存行地址在短时间内重复出现的现象。通过记录这些地址及其对应的缓存路径,可以在未来的访问中快速确定正确的路径,从而减少不必要的访问和能量消耗。这种局部性可以通过一个小的存储设备来利用,该设备在缓存访问之前进行访问。

2.2 组确定单元(WDU)

路径确定单元(WDU)是一个小型的、类似缓存的结构,用于记录之前看到的缓存行地址及其路径信息。WDU在缓存访问前被查询,以确定正确的缓存路径。WDU的设计基于以下几点:

  • 条目结构 :每个条目包含一个地址/路径对和一个有效位。
  • 标签部分 :完全关联,通过缓存行地址进行访问。
  • 查找和更新 :查找类似于缓存操作,更新发生在缓存未命中或WDU
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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