[发明专利]基于运行时硬件计数器和对应用的离线建立简档的自适应高速缓存架构

权利要求书

1.一种用于生成高速缓存存储器配置的方法，包括：

将机器学习应用于上下文数据；

确定针对计算设备的高速缓存存储器的与所述上下文数据相关的第一高速缓存存储器配置；以及

预测在所述计算设备上对应用的执行。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

将机器学习应用于上下文数据还包括将机器学习应用于所述上下文数据和与所述上下文数据相关的所述计算设备的硬件数据；以及

确定针对计算设备的高速缓存存储器的与所述上下文数据相关的第一高速缓存存储器配置包括确定针对所述计算设备的所述高速缓存存储器的与所述上下文数据和硬件数据门限相关的所述第一高速缓存存储器配置。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括使所预测的应用与所述第一高速缓存存储器配置相关。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

验证所预测的应用和所述第一高速缓存存储器配置；

响应于所预测的应用和所述第一高速缓存存储器配置是有效的，存储所预测的应用和所述第一高速缓存存储器配置；以及

响应于所预测的应用和所述第一高速缓存存储器配置是无效的，利用误差值改变所述机器学习。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于至少所述计算设备的硬件数据门限和所述计算设备的第一硬件数据，来对多个高速缓存存储器配置进行分类，其中，所述多个高速缓存存储器配置是与预测的应用执行相关的；

响应于所述对所述多个高速缓存存储器配置的分类，来从所述多个高速缓存存储器配置选择出所述第一高速缓存存储器配置，所述分类指示将所述第一高速缓存存储器配置分类用于所述计算设备的所述第一硬件数据；以及

基于所述第一高速缓存存储器配置，来在运行时配置所述高速缓存存储器。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

接收多个高速缓存存储器参数，其中，所述多个高速缓存存储器参数中的每一个高速缓存存储器参数是与以下各项相关联的：上下文数据、所述计算设备的至少一个硬件数据门限、所预测的应用执行以及至少一个高速缓存存储器配置。

7.根据权利要求5所述的方法，还包括：

在基于所选择的第一高速缓存存储器配置来在运行时配置所述高速缓存存储器之后，接收所述计算设备的第二硬件数据；

基于所述计算设备的至少一个硬件数据门限和所述计算设备的所述第二硬件数据，来对所述多个高速缓存存储器配置进行分类；

响应于所述对所述多个高速缓存存储器配置的分类，来从所述多个高速缓存存储器配置选择出第二高速缓存存储器配置，所述分类指示将所述第二高速缓存存储器配置分类用于所述计算设备的所述第二硬件数据；以及

基于所述第二高速缓存存储器配置，来在运行时配置所述高速缓存存储器。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一硬件数据和所述第二硬件数据均包括以下各项中的至少一项：高速缓存存储器相关数据；与第一处理器相关的数据，其中，所述第一处理器是与专用高速缓存存储器相关联的；与第二处理器相关的数据；以及与第三处理器相关的数据，其中，所述第二处理器和所述第三处理器是与共享高速缓存存储器相关联的。

9.一种用于配置计算设备的高速缓存存储器的方法，包括：

基于至少所述计算设备的硬件数据门限和所述计算设备的第一硬件数据，来对多个高速缓存存储器配置进行分类，其中，所述多个高速缓存存储器配置是与预测的应用执行相关的；

响应于所述对所述多个高速缓存存储器配置的分类，来从所述多个高速缓存存储器配置选择出第一高速缓存存储器配置，所述分类指示将所述第一高速缓存存储器配置分类用于所述计算设备的所述第一硬件数据；以及

基于所述第一高速缓存存储器配置，来在运行时配置所述高速缓存存储器。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

接收多个高速缓存存储器参数，其中，所述多个高速缓存存储器参数中的每一个高速缓存存储器参数是与以下各项相关联的：上下文数据、所述计算设备的至少一个硬件数据门限、所预测的应用执行以及至少一个高速缓存存储器配置。