[發明專利]一種數據預取方法及裝置有效
| 申請號: | 201310733130.1 | 申請日: | 2013-12-26 |
| 公開(公告)號: | CN104750696B | 公開(公告)日: | 2018-07-20 |
| 發明(設計)人: | 劉鵬;辛愿;曾毓瓏 | 申請(專利權)人: | 華為技術有限公司;浙江大學 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 廣州三環專利商標代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝傳鑫;熊永強 |
| 地址: | 518129 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據 方法 裝置 | ||
1.一種數據預取方法,其特征在于,包括:
獲取缺失返回值;所述缺失返回值是緩存未命中而訪問內存讀到的值;
根據所述缺失返回值判斷訓練模式;
當判斷訓練模式為目標訓練模式時,采用所述目標訓練模式對缺失地址進行訓練,所述目標訓練模式包括線性流訓練模式或者鏈式流訓練模式;所述線性流訓練模式是指對線性流的地址進行訓練的模式,所述線性流的地址是指相鄰地址間存在等差數列關系的地址;所述鏈式流訓練模式是指對鏈式流的地址進行訓練的模式,鏈式流的地址是指地址與該地址的返回值之間存在鏈表關系的地址;
當所述目標訓練模式發現的預取模式為目標預取模式時,采用所述目標預取模式進行預取;其中,所述目標預取模式包括線性流預取模式或者鏈式流預取模式。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述缺失返回值判斷訓練模式,包括:
判斷所述缺失返回值是否確定為缺失地址,若是,則判斷訓練模式為鏈式流訓練模式,若否,則判斷訓練模式為線性流訓練模式。
3.如權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述線性流訓練模式包括:
獲取第一缺失地址,并將所述第一缺失地址作為索引地址索引歷史訪存池MAP得到第一入口項entry;當所述第一入口項entry的狀態為初始狀態時,記錄所述第一缺失地址,并將所述第一入口項entry的狀態設置為準訓練狀態;其中,所述MAP用于記錄歷史訪存信息;
獲取第二缺失地址,并將所述將第二缺失地址作為索引地址索引所述MAP得到所述第一入口項entry,當所述第一入口項entry的狀態為準訓練狀態時,將所述第二缺失地址減去所述第一缺失地址得到第一計算距離,并將所述第一入口項entry的狀態設置為模式發現狀態;
獲取第三缺失地址,并將所述將第三缺失地址作為索引地址索引所述MAP得到所述第一入口項entry,當所述第一入口項entry的狀態為模式發現狀態時,判斷所述第三缺失地址與所述第二缺失地址之差是否等于所述第一計算距離,若是,則發現線性流預取模式;其中,所述第一缺失地址、第二缺失地址和第三缺失地址為相鄰缺失地址;
所述線性流預取模式包括:
對所述第三缺失地址與所述第一計算距離之和的地址發起深度為N的預取,其中,所述N為預先設置的預取深度;或者
對所述第三缺失地址與所述第一計算距離之和的地址發起深度為N的預取,并獲取模式表PTB的最舊項,再修改所述最舊項,修改后的所述最舊項的首地址為所述第三缺失地址與所述第一計算距離之和,修改后的所述最舊項的尾地址為所述第三缺失地址與T倍所述第一計算距離之和,修改后的所述最舊項的距離為所述第一計算距離;當緩存命中,且所述緩存命中的地址在所述首地址和所述尾地址的中間時,繼續向所述緩存命中的地址之后的地址發起預取;其中,所述N為預先設置的預取深度,所述T為大于1的整數;所述最舊項是指離預取操作最近的時間段包括的首地址、尾地址和距離。
4.如權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
統計特定時間段內的預取準確率、預取有害率和預取遲到率,其中,所述預取準確率為預取命中次數除以總預取次數,所述預取有害率為污染預取次數除以總預取次數,所述預取遲到率為遲到預取次數除以預取命中次數;
所述采用所述目標預取模式進行預取,包括:
當所述預取準確率超過第一預設閾值時,增加預取深度,采用所述目標預取模式進行預取,所述預取的深度為所述增加后的預取深度;或者
當所述預取準確率超過第一預設閾值,且所述預取遲到率超過第二預設閾值時,增加預取深度,并增加預取距離,采用所述目標預取模式進行預取,所述預取的深度為所述增加后的預取深度,所述預取的距離為所述增加后的預取距離;
當所述預取有害率超過第三預設閾值時,減少預取深度,采用所述目標預取模式進行預取,所述預取的深度為所述減少后的預取深度。
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