prefetch相关论文阅读笔记

最新推荐文章于 2025-01-10 18:51:29 发布
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分类专栏： 缓存替换算法 数据库缓存预取 文章标签： 深度学习 自然语言处理 神经网络 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sableye/article/details/120733688
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本文探讨了两篇关于数据预取的论文，其中一篇利用机器学习技术改进数据库系统的预取策略，提出了访问模式分类和神经网络模型。另一篇则是在传统预取策略基础上，提出层次神经模型，解决地址空间稀疏问题并考虑多义性问题，同时对预取标签的定义进行了深入讨论。

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prefetch相关论文阅读笔记

论文1. Revisiting Data Prefetching for Database Systems with Machine Learning Techniques（2021）

本文认为访问模式（access pattern）只有三种：(1) locality within a transaction, (2) random access by transactions and (3) sequential accesses by long queries。以本文的观点，是不存在事件之间的联系的，因此下文机器学习模型的训练和预测都是以事件为单位。这三种访问模式是否涵盖全面可以思考一下。
本文对于机器学习预取模型的功能描述是：输入前N-1个访问的页，模型能够预测第N个访问的页。
文章提出的思路被概括为如下几个步骤：数据准备，输入转换，表示学习和预测。
数据准备就是把访问序列按照transaction分割好，作为训练输入。
由于页的地址空间很大，用地址直接表示页会存在表示稀疏问题，于是地址被划分为许多个extent单元，访问序列中的每一个页用如下方式表示：页所在的extent号，和页在extent内的地址，这样大大缩小了表示空间，这就是输入转换。
表示学习就是神经网络出场的步骤。这里神经

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记 - 将循环神经网络用于视频分类
学以致用 知行合一
04-05 3741
UCF101 是从 YouTube 收集的真实动作视频的动作识别数据集，具有 101 个动作类别。该数据集是 UCF50 数据集的扩展(具有 50 个动作类别)。 UCF101 拥有来自 101 个动作类别的 13320 个视频，在动作方面具有最大的多样性，并且在相机运动、物体外观和姿势、物体尺度、视点、杂乱背景、照明条件等存在很大变化，它是最迄今为止具有挑战性的数据集。由于大多数可用的动作识别数据集都不是现实的，是由演员上演的，UCF101 旨在通过学习和探索新的现实动作类别来鼓励对动作识别......
Pythia: A Customizable Hardware Prefetching Framework Using Online Reinforcement Learning——“预取”论文解读
Pinkgranite86的博客
11-15 1697
参考传送门： 1. Hardware Prefetching笔记 2. 全球百科——缓存预取 3. 百度百科——缓存数据预期技术 目录0. 什么是Hardware Prefetching（本节内容不包括在论文中）1. 简介1.1 关于Hardware Prefetching的一些关键信息1.2 现阶段方法的缺陷1.3 论文团队的目标1.4 核心思想2. 必要的背景知识介绍2.1 强化学习（Reinforcement learning）2.2 为什么说强化学习是一个好的解决思路3. 解决方法与思路3.1 Py
第5章 Data Prefetch
sailing_w的专栏
02-12 998
处理器与存储器子系统运行速度的失配，使得存储器层次结构多次引起关注，处理器系统使用了更大规模的Cache。在很多处理器系统中，LLC的大小已达十几兆字节。随着工艺的提高，使用更大规模的Cache容量，并非遥不可及。只是Cache容量依然远不能与主存储器容量增加的速度相比。在某些应用中，即便将现有的Cache容量提高一倍也于事无补。 存储器访问在最后一级Cache中Miss后，指令流水可能会被迫
data-prefetch
aiang90783的博客
12-10 138
<a href="comment-box.html" data-prefetch><img src="fake-textfield.jpg"/></a>data-prefetch is what is making the difference. When you click the link, thepage will behave asit w...
A Hierarchical Model for Data-to-TextGeneration阅读笔记
weixin_43216928的博客
06-18 664
前言： 论文发表于2019年 一、摘要（abstract）
如何将caffe的data prefetch变为多线程预取？
thankyvision
04-17 1630
在深度学习研究时，数据预取会经常成为训练的瓶颈，一般来说，判断瓶颈的时候，看GPU利用率即可。通过nvidia-smi或者watch -n 1 nvidia-smi（实时刷新）都可查看GPU的利用率。 如上图所示，GPU利用率不能完全打满，断断续续的忽高忽低，大概率是因为数据取出速度慢 （其他原因，如GPU带宽一般不会成为瓶颈）。除此之外，在blocking_queue.cpp中也会打印出...
【论文笔记】DupHunter: Flexible High-Performance Deduplication for Docker Registries
weixin_44380117的博客
07-03 479
对docker镜像的重复数据删除
NLP论文笔记：From Word Embeddings To Document Distances
m0_37531129的博客
08-09 546
From Word Embeddings To Document Distancesfrom word embeddings to document distances文本相似度EMD 陆地移动距离功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出
深度学习笔记11-优化器对比实验(Tensorflow)
最新发布
m0_67869333的博客
01-10 720
通过本次实验，学会了比较不同优化器（Adam和SGD）在训练过程中的性能表现，可视化训练过程的损失曲线和准确率等指标。这是一项非常重要的技能，在研究论文中，可以通过这些优化方法可以提高工作量。
pytorch使用data_prefetcher提升数据读取速度
Mr_health的博客
02-09 5422
直接给出代码： class data_prefetcher(): def __init__(self, loader): #loader 1：real #loader 2：fake self.stream = torch.cuda.Stream() self.loader = iter(loader) self.preload() def preload(self): try:
buffer_size的含义——Dataset.map , Dataset.prefetch and Dataset.shuffle
热门推荐
Eartha1995的博客
12-09 2万+
本文翻译自stackoverflow网友的回答，某些地方可能有些生硬甚至错误，翻译成中文（为尽可能保留原义有的词没翻译）也是便于自己日后再次查看，仅供参考。（读完其实也还没弄太明白，了解的大神或者有相同困惑的小伙伴可以一起讨论下） 源地址https://stackoverflow.com/questions/46444018/meaning-of-buffer-size-in-dataset-m...
tensorflow中prefetch最合适的用法
bitcarmanlee的博客
03-18 7265
tensorflow中有prefetch方法，从方法名可以看出，这个操作是跟数据预读取，提升IO性能有关。那什么时候使用prefetch方法呢？ 正好在stackoverflow上看到这样一个类似的问题： What is the proper use of Tensorflow dataset prefetch and cache options? 下面有这样一段回答： "When the GPU is working on forward / backward propagation on the cur
Hierarchical Neural Story Generation分层神经故事生成 阅读
weixin_43867850的博客
08-03 672
abstract 先生成前提，接着转换成文本段落，最终组合成故事 技术: 模型融合以及门控注意力机制 introduction seq2seq容易退化成语言模型，很难关注到故事之间的依赖关系 融合机制，force on 在提示和故事之间的联系 dataset ？对未知的单词标记和文档标记结尾建模，提高词汇量 ！稀有单词和拼写错误非常多 approch summerization: 句子建模 根据高级提示进行条件化(condition on) 分层 提出原因: 语言模型没有结构 方法:1.卷积生成故事前提
SSD Caffe: Data layer prefetch queue empty
weixin_41057320的博客
07-17 3016
问题描述：训练过程中出现blocking_queue.cpp:50] Data layer prefetch queue empty 原因：SSD训练慢的原因是 在生成LMDB文件时没有将图片转化为300*300分辨率大小 所以在训练网络时需要转换图片分辨率 这样就造成了数据输入层预存队列为空 GPU一直在等待数据中 所以造成了训练异常缓慢。（图片resize是在CPU上运行的，CPU数据读入慢...
tensorflow2.2.0中的tf.data加快数据的处理速度
weixin_35848967的博客
07-06 5455
1.训练速度慢的原因 在我们训练网络的时候，是cpu先处理好数据然后送入网络中gpu进行计算，这样在cpu处理数据时非常的慢，会使得gpu有较长的空载时间。常规的训练方式如下。 2 加速方法 2.1 方法1 tf.data.prefetch() 这是可以使用tf.data.prefetch()方法，提前从数据集中取出若干数据放到内存中，这样可以使在gpu计算时，cpu通过处理数据，从而提高训练的速度。如下图所示 #手动设置 dataset = dataset.prefetch(config.batch_
什么是jsonp_什么是json
weixin_26748899的博客
10-12 217
什么是jsonpJSON or JavaScript Object Notation is a format for storing and exchanging human-readable information. Although JSON began its distribution with JavaScript, it is supported in most languages, e...
caffe BasePrefetchingDataLayer 学习
07-13 2301
BasePrefetchingDataLayer介绍： 这个层通过继承BaseDataLayer和InternalThread这两个基本类，实现了数据（图片及标签）的获取。template <typename Dtype> class BasePrefetchingDataLayer : public BaseDataLayer<Dtype>, public InternalThread
ACE中Untranslated_Transactions，SMMU相关信号
Grady
02-24 827
AMBA® AXI and ACE Protocol Specification H.c 一、信号含义 Axmmusecsid:[0:0] Secure Stream Identifier for a write\read transaction. sid的S和NS是分开的，两套。 Axmmusid:[SID_WIDTH-1:0] Stream Identifier for a write\read transaction. Axmmussid:[SSID_WIDTH-1:0] Substream Iden
Spring Cloud中RabbitMQ配置属性表。
孤芳不自赏
04-27 2万+
属性名 说明 默认值 spring.rabbitmq.address 客户端连接的地址，有多个的时候使用逗号分隔，该地址可以是IP与Port的结合   spring.rabbitmq.cache.channel.checkout-timeout 当缓存已满时，获取Channel的等待时间，单位为毫秒   spring.rabbitmq.cache.c...
prefetchCount
09-12
prefetchCount 是在 Java 的并发编程中，特别是涉及到 Java 中的 ExecutorService（执行器服务）时，一个重要的参数。它指定了线程池中应该始终保持活跃的任务数量。这个参数对于控制线程池的行为和性能至关重要。 当你创建一个线程池时，你可以通过设置 executorService 的构造函数来指定这个值。例如，在使用 ThreadPoolExecutor 类时，可以通过其构造函数的参数来设置： ```java ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.SECONDS, workQueue, threadFactory, handler, <prefetchCount>); ``` 这里的 `<prefetchCount>` 就是你要设置的值。它告诉线程池在提交给队列之前应该预先执行多少个任务，这可以减少线程在任务执行时的等待时间，从而提高效率。如果设置得当，它可以帮助线程池更平滑地处理任务，尤其是在任务到达速率不均匀时。
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