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摘要：本发明公开了面向非规则访问的自适应地址相关预取方法，包括以下步骤：训练：将每个时序流中有关联关系的物理内存地址转换为连续的结构化地址；地址映射：使用两个片上缓存来保存每个时序流中物理地址和结构地址之间的映射关系，一个缓存存储从物理地址空间到结构地址空间的映射关系，另一个缓存存储从结构地址空间到物理地址空间的映射关系；流预测：使用一个流预测器存储每个时序流的结构化起始地址、信心计数器的值以及当前预取深度。本发明在非规则数据访问发生频繁缺失时，可以结合PC本地化和地址相关性，有效地预取时序流。该方法的训练和预测能量消耗较低，并具有较好的灵活性、准确性和实用性。

主权项：1.面向非规则访问的自适应地址相关预取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、训练：通过训练单元将每个时序流中有关联关系的物理内存地址转换为连续的结构化地址；步骤二、地址映射：通过两个片上缓存来保存每个时序流中物理地址和结构地址之间的映射关系，其中一个缓存存储从物理地址空间到结构地址空间的映射关系，另一个缓存存储从结构地址空间到物理地址空间的映射关系；步骤三、流预测：通过流预测器存储每个时序流的结构化起始地址、信心计数器的值以及当前预取深度；步骤四、自适应流预取：根据每一个末级缓存访问地址检索流预测器中缓存的时序流，结合时序流的流长度和流重复度完成自适应流预取流数据预取；步骤四中自适应流预取的具体步骤为：S1、流预测器跟踪每一个末级缓存访问地址，根据该访问地址检索Cache_P，S2、如果已存在其对应的结构化地址，将下一个连续结构化地址作为预取数据地址，并根据该预取数据地址检索Cache_L，找到其对应的物理地址，并发出预取请求进行预取，执行预取操作；S3、如果不存在其对应的结构化地址，则继续处理下一个末级缓存访问地址，直至程序执行结束；训练单元最近接收到的地址是physical_addressA，其结构地址是为linear_address1；当训练单元接收到在同一个本地化流中的物理地址physical_addressE时，它执行三个步骤：1为地址physical_addressE指定一个紧随linear_address1的结构地址linear_address2；2更新缓存Cache_P按物理地址physical_addressA索引，更新Cache_L按结构地址linear_address2索引；3更改培训单元中最近观察到的地址为physical_addressE；4重复上面三个步骤。

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百度查询： 郑州轻工业大学 面向非规则访问的自适应地址相关预取方法