基于機器學習的跨平臺緩存劃分方法研究

摘要： 多核處理器的最后一級緩存(Last Level Cache,LLC)采用共享機制,當多個程序并行隨機訪問LLC時,可能引起訪存沖突,進而導致系統(tǒng)整體性能的大幅下降.已有研究者試圖通過引入緩存劃分,合理安排不同程序對LLC的訪問時機,解決訪存沖突問題.然而,現(xiàn)有的緩存劃分方法主要采用啟發(fā)式算法,即通過不斷“試錯”尋找緩存劃分最優(yōu)方案,尋找過程具有不確定性.這種不確定性可能導致劃分...