[发明专利]自适应性高速缓存分区在审
申请号: | 202110838429.8 | 申请日: | 2021-07-23 |
公开(公告)号: | CN114077553A | 公开(公告)日: | 2022-02-22 |
发明(设计)人: | D·A·罗伯茨;J·T·帕夫洛夫斯基 | 申请(专利权)人: | 美光科技公司 |
主分类号: | G06F12/0871 | 分类号: | G06F12/0871;G06F12/06 |
代理公司: | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人: | 王龙 |
地址: | 美国爱*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自适应性 高速缓存 分区 | ||
1.一种方法,其包括:
为与地址空间有关的元数据分配高速缓存存储器的第一部分;
将与所述地址空间的地址相关联的数据写入到与所述高速缓存存储器的所述第一部分不同的所述高速缓存存储器的第二部分;以及
至少部分地基于与预取到所述高速缓存存储器的所述第二部分中的数据有关的量度来修改为与所述地址空间有关的所述元数据分配的所述高速缓存存储器的所述第一部分的大小。
2.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
响应于与所述地址空间的地址有关的请求而更新维持在所述高速缓存存储器的所述第一部分内的所述元数据;以及
至少部分地基于维持在所述高速缓存存储器的所述第一部分内的与所述地址空间有关的所述元数据将数据预取到所述高速缓存存储器的所述第二部分中。
3.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括在所述高速缓存存储器的所述第一部分内维持以下中的一或多个:地址序列、地址历史、索引表、Δ序列、步长模式、相关性模式、特征向量、机器学习ML特征、ML特征向量、ML模型或ML建模数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
监测与预取到所述高速缓存存储器的所述第二部分中的所述数据有关的所述量度;以及
响应于所述监测而修改所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小。
5.根据权利要求4所述的方法,其进一步包括监测预取命中率、有用预取的数量、无效预取的数量或有用预取与无效预取的比率中的一或多个。
6.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括以下中的一项:
响应于所述量度超过第一阈值而增加为与所述地址空间有关的所述元数据分配的所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小;或者
响应于所述量度低于第二阈值而减小为与所述地址空间有关的所述元数据分配的所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小。
7.根据权利要求6所述的方法,其进一步包括以下中的一项:
响应于所述量度超过所述第一阈值而减小所述高速缓存存储器的所述第二部分的大小;或者
响应于所述量度低于所述第二阈值而增加所述高速缓存存储器的所述第二部分的所述大小。
8.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括响应于所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小低于元数据容量阈值以及以下中的一或多个而增加为与所述地址空间有关的所述元数据分配的所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小:
高于预取性能阈值的预取性能量度;或者
低于高速缓存性能阈值的高速缓存性能量度。
9.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括响应于所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小高于预取容量阈值以及以下中的一或多个而减小为与所述地址空间有关的所述元数据分配的所述高速缓存存储器的所述第一部分的所述大小:
低于预取性能阈值的预取性能量度;或者
高于高速缓存性能阈值的高速缓存性能量度。
10.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
响应于为与所述地址空间有关的所述元数据分配所述高速缓存存储器的一组高速缓存单元,
从地址映射方案中移除所述一组高速缓存单元,并且
将所述一组高速缓存单元添加到元数据映射方案。
11.根据权利要求1所述的方法,其进一步包括:
响应于将一组高速缓存单元从所述第二部分分配到所述第一部分,
从所述一组高速缓存单元中的高速缓存单元中驱逐高速缓存数据,并且
禁用与所述一组高速缓存单元中的所述高速缓存单元相关联的高速缓存标签。
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