18、统一压缩缓存层次结构与嵌入式系统函数内联优化

统一压缩缓存层次结构与嵌入式系统函数内联优化

统一压缩缓存层次结构

在缓存系统中,压缩缓存技术是提高性能的重要手段。下面详细介绍一种统一压缩缓存层次结构的设计与实验结果。

缓存访问与替换策略

在L2缓存中,若预取的附属行已存在于缓存中(此时它必定处于其主位置),则会将其丢弃。而在丢弃被替换的缓存行之前,会检查是否可将该行放入其附属位置。若脏位被设置,仍会写回其内容,并在附属位置保留一个干净的部分副本。这样的缓存访问和替换策略确保了在任何时候,缓存中最多只保留一个缓存行的副本。

对于与读取指令相关的编码字,快速解压缩至关重要。解压缩编码字时,需要确定主位置或附属位置,并从四种模式中选择一种。解码编码字的关键路径总延迟相当于一个8选1多路复用器的延迟。不过,这个延迟可以隐藏在处理器流水线的写回阶段,因此在L1访问延迟中不会产生解压缩开销。

与传统缓存相比,这种压缩缓存为每32位字增加了4位,约使缓存大小增加12.5%。但它支持下一行部分预取,完全移除了预取缓冲区,且不会增加L1 D - 缓存和L2缓存之间的缓存污染和内存流量(主编码缓存行和附属编码缓存行的行大小之和等于一个物理缓存行大小),从而能显著降低缓存缺失率,提高压缩缓存层次结构的性能。

L2缓存组织

L2压缩缓存采用S - FPC压缩算法,以缓存行为基础进行压缩和解压缩。L2缓存行大小为64字节,压缩后的编码前缀有32位(4字节)。每个组是8路组相联的,每个地址标签都存储有一个压缩信息标签。数据数组被分成4字节的段,每个缓存组静态分配64个段。因此,每个组最多可容纳4个未压缩的64字节行,或最多8个压缩缓存行,压缩最多可使有效容量翻倍。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值