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一种基于机器学习的轻量级缓存划分方法及装置【异议或纠错】

档案编号: CQ-097-0758-7197
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F18/2411;G06N20/10;G06F18/2415;G06F12/0811;G06F12/0871类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于机器学习的轻量级缓存划分方法及装置,首先使用支持向量机模型对程序进行分类,分别依据程序占用缓存时对其他程序的干扰程度以及程序本身对缓存划分大小的敏感程度,对程序进行分类;其次,应用贝叶斯优化算法在划分的程序类别之间进行LLC资源调度,搜索能够最大化系统吞吐量的LLC划分方案,最终根据能够产生最高性能的LLC划分方案进行缓存划分。本发明技术方案降低了调度开销,能够快速提供缓存划分方案,并提高系统整体的吞吐量。
附件下载:  (原始资料备查)

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