深度學(xué)習(xí)在多核緩存預(yù)取中的應(yīng)用研究綜述

摘要： 當(dāng)前人工智能技術(shù)應(yīng)用于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的研究前景廣闊，特別是將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于多核架構(gòu)的數(shù)據(jù)預(yù)取研究已經(jīng)成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。針對基于深度學(xué)習(xí)的緩存預(yù)取任務(wù)進(jìn)行了研究，形式化地定義了深度學(xué)習(xí)緩存預(yù)取模型。在介紹當(dāng)前常見的多核緩存架構(gòu)和預(yù)取技術(shù)的基礎(chǔ)上，全面分析了現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的典型緩存預(yù)取器的設(shè)計(jì)思路。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多核緩存預(yù)取領(lǐng)域的應(yīng)用主要采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長...