导读:本文包含了缓存优化算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:寄存器分配,编译器,图着色方法,寄存器溢出
缓存优化算法论文文献综述
邱亚琼,胡勇华,李阳,唐镇,石林[1]（2019）在《基于两类寄存器互为缓存方法的DSP寄存器分配溢出处理优化算法》一文中研究指出寄存器是处理器硬件中有限的宝贵资源,这使得寄存器分配成为编译器中最为关键的过程之一。影响寄存器分配效果的关键因素之一是溢出带来的访存开销。针对DSP处理器具有两类通用寄存器的情况,以图着色全局寄存器分配方法为基本方法,提出两类寄存器间的一种互补利用策略和相应的寄存器溢出优化算法。该策略改进了传统图着色方法,通过生命周期分析的结果,将同类寄存器分配候选者之间的冲突关系和不同类寄存器分配候选者之间的冲突关系区分开来,并把它们表示在一张无向图中。与传统的图着色算法相比,改进的算法能充分考虑不同类寄存器之间的相互约束关系,减少寄存器溢出时的访存操作,从而有利于提高代码的性能。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年06期）
涂亮,徐雷[2]（2019）在《雾计算中基于古诺博弈的协作缓存优化算法》一文中研究指出随着移动互联网的快速发展,大批智能移动设备访问互联网资源,造成网络资源请求量的剧增。当大量用户终端请求网络中的流行内容时,重复传输流行内容,占用大量的带宽资源,造成整个网络拥塞加重。考虑到雾计算贴近移动终端的特点,充分利用雾服务器节点本身存储容量对用户终端请求进行存储,减少同一内容重复下载,以降低链路消耗。传统缓存算法并未考虑传输开销、时延等实际因素。对此,文中提出的基于古诺博弈的链路最小代价协作缓存算法充分考虑到上述实际因素,根据内容的缓存价值来决定内容更新,增加对较流行内容的访问。通过仿真结果可知,基于古诺博弈的链路最小代价协作缓存算法在链路消耗和缓存命中率的表现明显优于传统缓存算法。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年06期）
黄成兵[3]（2018）在《基于Epdemic算法的社区机会网络缓存管理优化》一文中研究指出针对现有机会网络路由算法应用到社区中会产生缓存溢出,副本数量过多等问题,论文提出了一种有效的控制副本数量的方案。通过预先计算出每个节点在整个网络中能投放的副本数量最大值,再计算两个节点相遇的平均时间和信息从初始节点转发到目的节点的总时间以此来确定信息被转发的次数。节点转发的次数就是节点能产生的副本数。同时为了防止缓存溢出又采用退避机制来管理缓存中的信息。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2018年07期）
范延芳,韦涌泉,王向晖[4]（2018）在《基于多级队列缓存淘汰算法的处理器全数字仿真优化》一文中研究指出通过虚拟目标机实现星载软件的测试是节约卫星开发成本,提高卫星软件测试效率的重要手段;作为星载计算机的核心部件,虚拟处理器的指令集执行速度直接决定虚拟目标机的仿真效率;采用多级队列缓存淘汰策略对QEMU原有的动态指令翻译实现进行优化,提高仿真处理器的执行效率,因此若采用仿真处理系统加载星载嵌入式软件进行测试,可以根据测试需要,在仿真处理器可实现范围内加速运行被测软件,从而实现缩短软件测试周期的目的;选取某星载中心计算机嵌入式应用软件为测试对象,实验表明,采用优化算法后的仿真处理器的运行速度可以达到平均260 MIPS,是QEMU-2.6.1版未优化前实现的仿真处理器处理速度的9.3倍,即,采用仿真处理器能够使被测软件运行在9倍于硬件处理器的运行速度下,大大提升了软件测试效率,缩短了测试周期。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年06期）
唐琪,王吉磊,柴云鹏[5]（2019）在《面向SSD寿命优化的访问序列折迭缓存替换算法》一文中研究指出SSD(solid state drive)的写入寿命比较有限,因此除命中率外,SSD缓存设备的写入量成为评价缓存替换算法的另一个关键指标。如何使算法提高写入数据转化为缓存命中的效率,从而延长SSD的使用寿命,具有重要的研究意义。目前,已有缓存替换算法的设计一般基于时间局部性,即刚被访问的数据短期内被访问的概率较高,因此需要频繁的数据更新和较高写入量来保证较高命中率;或是通过不低的开销屏蔽相对最差的部分数据来减少一定的写入量,还缺少用低开销获得数据长期热度规律,有效提高缓存数据质量的算法。提出了访问序列折迭的缓存替换算法,用比较低的开销定位拥有长期稳定热度的数据写入缓存,明显提高了SSD缓存数据质量,在保证命中率的同时减少了SSD的写入量。实验表明,访问序列折迭算法相比LRU(least recently used)算法可在命中率损失低于10%的情况下减少90%的写入量,与SieveStore、L2ARC(level2 adjustable replacement cache)等写入优化缓存算法相比,命中率相当时可将写入量减少50%以上,有效达到了通过缓存高质量数据,减少SSD的写入量,延长其使用寿命的目的。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年01期）
郝禹[6]（2017）在《气象数据网络中权重缓存算法与缓存查询优化研究》一文中研究指出由于互联网技术的迅速发展,网络传输中的上传与下载已经成为了数据传输的主要方式,与此同时,随着信息科学技术的不断完善与提高,各领域的数据量也在以指数倍的形式增长。数据量的增大,给网络带宽、存储服务器都带来了巨大的挑战。对气象数据而言,各气象站每天都要收集、分析、更新以及存储相应的数据。上下级气象站之间也要进行数据的上传,缓存以及下载。平级气象站之间也要通过网络进行数据的交互。因为当前网络带宽性能技术以及存储服务器容量的限制,各站之间的数据访问延时比较大,存储成本增加,查询效率降低,网络的有效使用率较差并且会造成网络拥堵。因此,针对上述的问题,本文主要提出了一种新的web缓存替换策略并描述了其缓存框架;同时提出了一种对原始数据进行建立索引并缓存索引信息的存储机制。主要的创新点就是通过对缓存数据的存储属性进行分析、整理,提出了新的缓存替换策略,进而增强了缓存数据的有效性,然后再对数据集建立索引,进而提高了缓存的查询效率,提高了查询的文件与字节命中率。本文的具体工作内容如下:(1)针对缓存替换算法,提出了了一种新的集成框架,缓存替换算法的缓存模拟工具CacheSim。在框架中首先整理并实现了经典的以及最新的缓存替换算法,并按照哈希数据放置算法MeteHash进行缓存数据的放置。充分的利用了分布式系统中各节点的存储空间,实现负载均衡。同时也为论文的整体实验,提供了一个集成平台。(2)针对Weighting和Ranking缓存替换算法性能的不足,设计了一种基于权重与代价的web缓存替换算法WSCRP。在权重的基础上,考虑了缓存对象大小对缓存性能的影响,考虑了替换代价对缓存性能的影响,并分析了不同大小的缓存空间对缓存性能的影响。通过在相同环境下所做的对比实验可以看出,WSCRP具有很大的优势,一定程度的提高了系统的性能。(3)针对缓存查询优化,设计了一种基于索引的数据查询与缓存方案,在分布式系统中,创建了新的数据库表,用来存储索引信息,同时,对查询索引与查询服务器数据进行了对比研究。本文研究出分布式系统下的索引查询方案,并与原始的查询方法进行对比,实验得出,本文的方案,在访问时间的降低与命中率的提高上都有很大的优势。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2017-06-01）
胡亚萍[7]（2017）在《基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究》一文中研究指出随着互联网技术的发展,视频点播、网络直播、视频聊天等以流媒体为技术核心的应用正成为互联网应用的主流,流媒体分发技术越来越受到广大研究人员的重视,直接推动了整个互联网的变革和发展。命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是一种以内容为中心的新型网络架构。在NDN中,每个节点都具有缓存功能,用户视频请求可以由缓存该视频的节点提供服务。缓存可以显着降低用户访问时延,减小跨网间传输流量,减轻服务器负载。因此,如何制定缓存策略是NDN研究的关键问题之一。目前NDN广泛采用普遍缓存,缓存的内容仅具有路径可见性,易造成网络中相同内容大量冗余,未能充分利用缓存空间。针对这一问题,本文提出一种针对一个自治域(Autonomous System,AS)的协作缓存策略,并重点研究缓存架构设计、缓存感知路由和缓存策略叁个问题。其中缓存架构设计主要为制定集中式的路由方案和缓存策略做铺垫;缓存感知路由主要研究如何设计路由使得请求更好地利用已经缓存的内容;缓存策略主要研究如何制定合理的缓存方案,实现缓存性能最优化。为研究以上叁个问题,主要完成了以下工作:(1)为了收集网络的拓扑、内容的流行度等信息,本文提出了一种基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的SDN-NDN协作缓存架构,并基于该架构设计了一种缓存感知的路由方式,提升缓存内容的利用效率。随后,本文重点研究缓存问题,以最小化用户请求热门视频时延为优化目标,提出一种全域协作缓存模型,该模型是一个整数规划问题,属于NP-hard问题。(2)为了求解该NP-hard问题,本文引入灰狼优化算法,并提出两种二进制的改进方法,随后对算法性能进行仿真分析,证明其具有较好的收敛速度和收敛精度。随后结合二进制灰狼优化算法和贪心算法,提出一种预留协作缓存(Reserve Cooperative Cache,RCC)算法用于求解全域协作缓存模型。(3)为了验证RCC算法的性能,本文同时使用CVX优化器求解全域协作缓存模型,实验证明RCC能以较少的时间和内存求得问题的近似最优解。将RCC求得的缓存策略与LCE、ProbCache和OPT-GA缓存策略做对比,实验验证了其具有较高的缓存命中率和较小的用户请求视频时延。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-01）
娄自婷[8]（2016）在《基于叁维网格模型的缓存优化算法研究与实现》一文中研究指出近几十年来,因为计算机图形软件技术和硬件技术的提高及应用需求的不断增长,叁维网格模型的研究和应用呈现出模型复杂度急剧增大、场景对象复杂化、绘制真实感要求更高、显示分辨率呈数量级递增等一系列特征,远远超出了现有处理硬件所能提供的计算能力。如此大规模的图元绘制给整个图形处理流水线带来了极大的挑战。为了提高大规模的绘制性能等问题,在绘制大规模叁维模型时需要有效的管理带宽的需求,尽可能的控制数据集的大小,降低绘制的数据量,充分利用多级存储层次结构的特点,减小数据的缓存访问失配率。本文围绕基于叁维网格模型的排布优化技术展开研究,主要工作可以概括为以下四个方面:1.本文对常见的网格排布优化算法进行了分类和比较。求解技术手段与描述方式的不同可不同层次的提高缓存访问效率,与此同时也伴随着模型交互绘制效率与算法排布优化时间的不同。典型算法中,针对Lin等算法得到的平均缓存失配率最低,且对拓扑结构没有特定要求,详细分析了其缓存访问失配率、排布优化时间与模型大小、缓存大小之间的关系。2.提出一种基于贪心优化策略的网格排布算法。针对由存储带宽和数据访问速度导致的复杂数据集绘制性能低下等问题,提出了一种基于贪心优化策略的叁角形排布算法,通过对绘制数据集进行重排以改善数据的时间局部性和空间局部性。算法首先将顶点分为叁类,根据改进的代价函数选择代价度量最小的顶点作为活动顶点,然后绘制其所有未绘制的邻接叁角形,并将相邻顶点压入缓存,算法迭代执行直到所有顶点的邻接叁角形都已绘制完成,得到重新排列后的叁角形绘制序列。实验结果表明,该算法不仅具备更高的顶点缓存命中率,而且还提高了渲染速度,降低了排序优化的时间,可以高效地解决GPU的处理速度不断提升但数据访问速度严重滞后的问题。3.提出一种基于网格分割的排布优化算法。该算法首先采用一种基于图划分的网格表面分割方法将网格分割成大小尽可能相等的多个子网格,该方法实现简单,且分割速度快。然后分别对每一个子网格进行排布优化处理。该算法可解决大规模网格模型无法整体加入内存进行重排的问题,并适用于簇层次结构的多分辨率表示网格,对每个簇内的子网格实现良好叁角形重排提供理论基础。4.网格模型优化平台的设计与实现。设计并实现集网格模型显示、分割和优化等功能为一体的大型网格模型优化系统,并对平台进行详细测试。(本文来源于《云南师范大学》期刊2016-05-29）
侯昉,陆寄远,黄承慧[9]（2016）在《多维数据的Z-Ordering存储映射算法及其缓存调度优化》一文中研究指出多维数据以线性形式在存储系统中进行访问操作,二维及以上维度空间中的相邻节点被不同的映射算法映射到一维空间的不相邻位置。高维空间中进行相邻节点访问时,其一维存储映射位置有着不同的访问距离和访问延迟。提出了基于空间填充曲线Z-Ordering的存储映射方法及其访问距离的度量指标,并和常规优先算法进行了对比,发现能更好地将高维相邻的数据节点簇集到一维存储位置,加强了局部性。调整缓存空间中用于预取的空间大小,可以利用增强的局部性,提高了缓存命中率。实验结果表明,改善了多维数据的访问速度,优化了系统性能。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2016年05期）
殷存举,邵小兰[10]（2016）在《实时碰撞检测算法中的数据缓存优化技术研究》一文中研究指出在实时碰撞系统中,数据缓存的利用率对性能有极大的影响,本文通过重新设计算法和数据结构,并以一种更具预测性、线性或部分线性的方式访问数据,有效地改善数据局域性特征。达到降低数据尺寸、提高空间和时间局域性特征进而提高数据缓存利用率的目的。(本文来源于《电脑与电信》期刊2016年05期）
缓存优化算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着移动互联网的快速发展,大批智能移动设备访问互联网资源,造成网络资源请求量的剧增。当大量用户终端请求网络中的流行内容时,重复传输流行内容,占用大量的带宽资源,造成整个网络拥塞加重。考虑到雾计算贴近移动终端的特点,充分利用雾服务器节点本身存储容量对用户终端请求进行存储,减少同一内容重复下载,以降低链路消耗。传统缓存算法并未考虑传输开销、时延等实际因素。对此,文中提出的基于古诺博弈的链路最小代价协作缓存算法充分考虑到上述实际因素,根据内容的缓存价值来决定内容更新,增加对较流行内容的访问。通过仿真结果可知,基于古诺博弈的链路最小代价协作缓存算法在链路消耗和缓存命中率的表现明显优于传统缓存算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
缓存优化算法论文参考文献
[1].邱亚琼,胡勇华,李阳,唐镇,石林.基于两类寄存器互为缓存方法的DSP寄存器分配溢出处理优化算法[J].计算机科学.2019
[2].涂亮,徐雷.雾计算中基于古诺博弈的协作缓存优化算法[J].计算机技术与发展.2019
[3].黄成兵.基于Epdemic算法的社区机会网络缓存管理优化[J].计算机与数字工程.2018
[4].范延芳,韦涌泉,王向晖.基于多级队列缓存淘汰算法的处理器全数字仿真优化[J].计算机测量与控制.2018
[5].唐琪,王吉磊,柴云鹏.面向SSD寿命优化的访问序列折迭缓存替换算法[J].计算机科学与探索.2019
[6].郝禹.气象数据网络中权重缓存算法与缓存查询优化研究[D].南京信息工程大学.2017
[7].胡亚萍.基于灰狼优化算法的SDN-NDN协作缓存策略研究[D].中国科学技术大学.2017
[8].娄自婷.基于叁维网格模型的缓存优化算法研究与实现[D].云南师范大学.2016
[9].侯昉,陆寄远,黄承慧.多维数据的Z-Ordering存储映射算法及其缓存调度优化[J].计算机工程与科学.2016
[10].殷存举,邵小兰.实时碰撞检测算法中的数据缓存优化技术研究[J].电脑与电信.2016