45、嵌入式系统的低能量关联数据缓存设计与优化

嵌入式系统的低能量关联数据缓存设计与优化

1. 引言

现代嵌入式处理器使用具有更高关联度的数据缓存来提高性能。然而，随着关联度的增加，数据缓存的能量消耗也随之增加，这给嵌入式处理器已经紧张的能量预算带来了更大的压力。为了应对这一挑战，本文介绍了一种减少D缓存能量消耗的技术，并展示了其对嵌入式处理器的能量消耗和性能的影响。

2. 组相联缓存的工作原理

在组相联缓存中，数据存储访问与标签存储访问同时开始。当发起缓存访问时，包含所需缓存行的路并不清楚。因此，一组中的所有缓存路都会并行访问。并行查找从能量消耗的角度来看是一种本质上效率低下的机制，但对于不增加缓存延迟非常重要。每次缓存访问的能量消耗随着关联度的增加而增长。

2.1 并行查找机制

并行查找机制的核心在于同时访问所有可能的缓存路，以确保最快找到所需的数据。然而，这种机制导致了不必要的能量消耗。以下是并行查找机制的简要流程：

1. 发起缓存访问 ：CPU发起缓存访问请求。
2. 并行访问所有缓存路 ：所有缓存路同时被访问。
3. 匹配标签 ：每个缓存路的标签与请求地址进行匹配。
4. 选择匹配的缓存行 ：找到匹配的缓存行并返回数据。

2.2 并行查找的能量消耗

并行查找的能量消耗主要来自于以下几个方面：

• 标签存储访问 ：每次