[发明专利]一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法

说明书

本发明涉及一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法，属于计算机存储技术领域。该方法包括以下步骤：S1：根据应用程序的访问特征，将程序划分为多个程序片段，再利用profiling技术统计出每个程序片段的变量访问信息；S2：根据程序片段的变量访问信息，动态调整可变便笺存储器中单层存储模式与多层存储模式的单元数目，搜寻可变便笺存储器中SLC/MLC大小的最佳配置；S3：基于给定的SLC/MLC大小配置，利用数据分布优化算法，为程序片段中每个变量分配最佳的存储地址；S4：在每个程序片段之前加入相应的数据分布优化程序，在系统中运行程序。本发明实现了可变的便笺存储器，降低嵌入式系统的访存能耗。

技术领域

本发明属于计算机存储技术领域，涉及一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法。

背景技术

便笺存储器(Scratchpad Memory,SPM)是一种软件控制的片上存储器，旨在取代嵌入式系统中硬件控制的高速缓存。由于其在低延迟、低功耗和小体积方面的突出优点，便笺存储器广泛应用于嵌入式系统设计，如Altera Nios II和Xilinx MicroBlaze处理器。但传统的SPM由SRAM组成，其中泄漏功耗平均占用总内存能量的30％-50％，增加了嵌入式系统有限能量的消耗。因此，需借助新型的非易失性存储器来替代SPM中的SRAM，以降低能耗并提高嵌入式系统的性能。

新一代非易失性存储器技术因具有内存的高速处理能力、外存的大容量、持久化存储、超低静态功耗等优势，已从原型设计阶段走上产品化阶段，如相变存储器(PCM)、自旋矩传输存储器(STT-RAM)、电阻随机存取存储器(ReRAM)及忆阻器。其中，STT-RAM和PCM等典型NVM的存储模式可以在SLC模式和MLC模式之间动态切换。MLC模式下的NVM单元可以存储多个比特数据，以助于在有限的资源嵌入式系统中实现高密度存储器芯片。尽管如此，与SLC模式相比，它的延迟更高，访问能量开销更大。因此，需结合NVM中两种存储模式的优势，构建了一种基于“可变NVM”的便笺存储器，以优化嵌入式系统的性能和能耗。

虽然已经有许多研究利用非易失性存储器SLC/MLC在访问性能与存储密度上的互补优势以突破存储瓶颈。在硬件技术的帮助下，业界首先提出一个硬件监视器来收集内存需求并动态调整内存单元中的位的数量。同时，为了确定最佳的SLC/MLC大小配置，各种软件技术被提出以周期性地跟踪程序或存储页面的访问信息。结合SLC模式和MLC模式的优势，这些现有技术根据系统中不同的工作负载动态调整NVM单元的存储模式，以实现容量和访问延迟之间的平衡。但是，上述所有工作均是在系统内存的层面提出以用于取代传统DRAM，无法有效的应用于SPM。因此，本发明基于可变SPM提出相应的优化方案，以充分利用NVM不同存储模式的优势提高系统性能并降低其能耗。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法，根据程序中不同的工作负载动态地改变SLC/MLC SPM的大小配置，并为相应配置生成对应的数据分配，以提高嵌入式系统性能并降低其能耗。该过程就像热膨胀和收缩理论一样，即物质的体积(即SPM的大小)随着温度(工作负荷)的变化而变化。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法，该方法借助可变非易失性存储器能够在单层存储模式与多层存储模式之间动态调整的特征，构建基于可变非易失性存储器的便笺存储器(Scratchpad Memory，SPM)，然后提出相应的数据分布优化方法，具体包括以下步骤：

S1：根据应用程序的访问特征，将程序划分为多个程序片段，再利用profiling技术统计出每个程序片段的变量访问信息；

S2：在每个程序片段执行之前，根据程序片段的变量访问信息，动态调整可变便笺存储器中单层存储模式与多层存储模式的单元数目，搜寻可变便笺存储器中SLC/MLC大小的最佳配置；