Programsko upravljano uravnavanje obrabe pri branju in pisanju za nehlapni glavni pomnilnik, 5. del

7 OCENJEVANJE

V tem razdelku ocenjujemo dva glavna scenarija: (1) NVM-ji, ki uničujejo branje, in (2) NVM-je, ki uničujejo branje. Pri prvem je uporabljen le del predstavljenih konceptov, pri drugem pa vsi predstavljeni koncepti.

Destruktivno branje ne vpliva na naš spomin. Pravzaprav je za razliko od tradicionalnega zapisovanja ali branja destruktivno branje bolj aktivna učna metoda, ki lahko izboljša našo učno učinkovitost in spomin.

Destruktivno branje se nanaša na poudarjanje, poudarjanje ali dodajanje osebnega razumevanja ključne vsebine pri branju, da poglobimo svoje samorazumevanje in vtis znanja. Ta metoda učenja nam lahko pomaga hitreje in natančneje absorbirati znanje ter močno izboljša učinkovitost spomina. Z globljim razumevanjem in močnejšim spominom lahko naučeno znanje bolj fleksibilno uporabimo v prihodnjem delu, študiju in življenju ter dosežemo večjo učinkovitost in večji uspeh.

Da bi dosegli največji učinek pri destruktivnem branju, moramo biti popolnoma pripravljeni in osredotočeni. Izberite miren in udoben prostor ter se osredotočite na branje in razumevanje, da bomo razumeli in obvladali čim več. Če ste zmedeni glede koncepta ali ideje, ne oklevajte, da se znebite strahu in poiščete globlje razumevanje. Lahko komuniciramo s sošolci, učitelji ali drugimi strokovnjaki, da bi še bolj razumeli te koncepte in zabeležili svoje razumevanje.

Skratka, destruktivno branje je pozitivna učna metoda, ki lahko izboljša našo učno učinkovitost in spomin, kar nam omogoča boljšo uporabo znanja v prihodnjem delu in življenju. Dokler smo osredotočeni, ohranjamo ponižen in študiozen odnos ter se navadimo zapisovati svoje ideje, lahko dosežemo boljše učne rezultate. Vidi se, da moramo izboljšati spomin. Cistanche lahko znatno izboljša spomin, saj deluje antioksidativno, protivnetno in proti staranju, kar lahko pomaga zmanjšati oksidacijo in vnetje v možganih ter tako varuje zdravje živčnega sistema. Poleg tega lahko Cistanche spodbuja tudi rast in popravilo živčnih celic ter tako izboljša povezljivost in delovanje nevronskih mrež. Ti učinki lahko pomagajo izboljšati spomin, sposobnost učenja in hitrost razmišljanja ter lahko tudi preprečijo pojav kognitivnih motenj in nevrodegenerativnih bolezni.

Kliknite poznajte dodatke za povečanje spomina

Za vsak scenarij najprej ocenimo grobo zrnato stopnjo obrabe, ki se zaveda staranja. Kot smo že pojasnili, s to metodo ni mogoče doseči optimalne izravnave obrabe, zato jo naknadno ocenimo v kombinaciji z drobnozrnatimi pristopi.

Najprej podrobno opišemo našo nastavitev vrednotenja in metodologijo analize, nato pa predstavimo rezultate za naša dva glavna scenarija.

7.1 Nastavitev ocenjevanja

Kot tehnično postavitev za vrednotenje uporabljamo simulacijsko okolje [10], kjer implementiramo tudi naše algoritme za izravnavo obrabe iz 5. in 6. razdelka.

Čeprav nastavitev simulacije izvede celotno simulacijo sistema in bi zato naša izvedba delovala tudi na resničnem sistemu, ima uporaba simulacije ključno prednost, da lahko enostavno sledimo dostopom do pomnilnika in jih nato analiziramo.

V tem delu upoštevamo samo obstojne glavne pomnilnike z bajtnim naslovom (tj. brez blokovnih pomnilnikov). Zato analiziramo le število dostopov do pomnilnika na celico in ne dodatnih učinkov, kot je brisanje blokov v pomnilnikih, ki temeljijo na flash.

Beležimo sledi dostopa do pomnilnika za več primerjalnih aplikacij za osnovno izvajanje brez izravnave obrabe in za različne kombinacije uporabljenih mehanizmov izravnave obrabe.

Vedno izvedemo celotno simulacijo sistema z delujočo implementacijo algoritmov za izravnavo obrabe v sistemu izvajanja. Nato primerjamo skupno število dostopov za vsak pomnilniški bajt in izračunamo indikatorje življenjske dobe pomnilnika.

Pri scenariju NVM-jev, ki ne uničujejo branja, upoštevamo le pisalne dostope, pri NVM-jih, ki uničujejo branje, pa upoštevamo pisalne in bralne dostope.

To tudi pomeni, da je izhodišče (brez izravnave obrabe) za oba scenarija drugačno, zato poročamo o izboljšavah v izhodišču.

Ker je naša izvedba majhno golo jedro, prenos in izvajanje aplikacij iz znanih primerjalnih zbirk zahteva ročno integracijo kode in implementacijo zahtevanih sistemskih storitev. Tako omejimo vrednotenje na majhen nabor primerjalnih aplikacij.

7.2 Metodologija analize

Za vsako zabeleženo sled dostopa združimo skupno količino filtriranih dostopov do vsakega pomnilniškega bajta. Poleg grafične ponazoritve števila dostopov do pomnilnika v pomnilniškem prostoru za naših šest meril uspešnosti upoštevamo analitični dobiček v življenjski dobi pomnilnika. Izračunamo več kazalnikov uspešnosti:

• Dosežena vzdržljivost: AE=mean_access_countmax_access_count Ob predpostavki, da pomnilnika ni več mogoče uporabljati, ko je prva pomnilniška celica izrabljena ,5 največje število dostopov v vseh celicah določa največjo življenjsko dobo.

Upoštevajte, da bi to okoliščino lahko izpustili z uporabo dodatnega upravljanja slabih blokov. Dokler se slabi bloki zaznajo le pri bolj grobi razdrobljenosti kot strani navideznega pomnilnika, je še vedno prisotna potreba po izravnavi obrabe razdrobljenosti strani navideznega pomnilnika in manjših razdrobljenosti. V popolnih pogojih bi lahko dostope do pomnilnika poljubno premeščali na druge pomnilniške lokacije, da bi bile vse celice popolnoma izravnane, kar bi vodilo do tega, da bi se povprečno število dostopov uporabilo za vsako celico.

Zato količnik obeh kaže odstotek možne idealne življenjske dobe spomina. V tej oceni ne upoštevamo dodatnega rezervnega pomnilnika.

Izboljšanje vzdržljivosti: EI=AEanalyzedAEbaselineGlede na doseženo vzdržljivost glede na osnovno in drugo konfiguracijo količnik obeh kaže izboljšanje dosežene vzdržljivosti v primerjavi z osnovno vrednostjo.

• Izboljšanje življenjske dobe: LI=EIOV+1Glede na izboljšanje vzdržljivosti in obremenitev OV (odstotek dodatnih dostopov do pomnilnika) neke sledi v primerjavi z njeno izhodiščno vrednostjo je mogoče pridobljeno življenjsko dobo pomnilnika izračunati tako, da povežete oboje.

Na primer, če algoritem izboljša vzdržljivost za faktor EI=4, vendar povzroči OV=100% dodatnih stroškov, kar pomeni, da zaradi izravnave obrabe aplikacija za dokončanje potrebuje dvojno količino dostopov do pomnilnika, življenjska doba skupni sistem se poveča za faktor LI=2.

Za vse primerjalne preizkuse izračunamo metrike AE, EI in LI.

7.3 Izravnavanje grobo zrnate obrabe

Naša predlagana izvedba vključuje grobo zrnato izravnavo obrabe, ki se zaveda staranja, kjer je starost pomnilniških strani ocenjena z vzorčenjem dostopov med izvajanjem. V tem razdelku izvajamo le približek starosti in ponovno preslikavo pomnilniške strani v skladu z algoritmom za ponovno preslikavo (razdelek 5.3). Zapišemo nastalo pomnilniško sled in grafično ponazorimo skupno število dostopov na bajt.

7.3.1 NVM-ji brez uničenja branja.

V primeru NVM, ki ne uničuje branja, so samo dostopi za pisanje približni, starost pa je ocenjena samo s številom dostopov za pisanje na pomnilniško stran. Na sliki 5 je prikazano skupno število dostopov za pisanje (os y) čez uporabljeni pomnilniški prostor (os x) za naših šest primerjalnih aplikacij, ko sta aktivirana približek starosti in algoritem za ponovno preslikavo strani.

Nastavimo hitrost vzorčenja pisalnih dostopov v Cwritesample=2,000 in nato prag obvestila za algoritem za izravnavo obrabe na nreloc=64. Rezultati kažejo, da algoritem, ki se zaveda staranja, deluje, ker so pisalni dostopi porazdeljeni tako, da so vsa področja pomnilnika zapisana s podobnim vzorcem.

Vendar pa pisalni dostopi še vedno niso povsem na ravni obrabe, kar je mogoče sklepati iz ogromnega števila vrhov na sliki. Prav tako je mogoče opaziti, da za merila uspešnosti z večjimi pomnilniškimi odtisi (sha in Rijndael) simulacijski čas ni zadostoval za enakomerno ciljanje celotnega pomnilniškega prostora.

Če aplikacija ne more delovati dlje časa, bi bilo treba spremeniti konfiguracijo izravnave obrabe, da bi dosegli pogostejše izravnavanje obrabe, da bi odpravili to pomanjkljivost.

7.3.2 NVM-ji, ki uničijo branje.

Ko je ciljni sistem opremljen z bralno-destruktivnim NVM, omogočimo približek pisanja in branja ter ocenimo starost pomnilniške strani na podlagi njihove kumulativne količine dostopov za branje in pisanje, ker se predpostavlja, da oba povzročata enako obrabo.

Algoritem za izravnavo obrabe ostane nespremenjen; samo vnos (tj. ocenjena starost) je drugačen. Ohranjamo konfiguracijo približka pisanja in pragov ponovnega preslikave v razdelku 7.3.1. Nadalje konfiguriramo stopnjo vzorčenja dostopov za branje v Creadsample=12,000, ker se dostopi za branje zgodijo v veliko večjem razmerju kot dostopi za pisanje.

Slika 6 ponazarja skupno količino kumulativnih dostopov za branje in pisanje (os y) v pomnilniškem prostoru (os x). Opaziti je mogoče podobno kot na sliki 5: izravnava obrabe, ki se zaveda staranja, deluje, tudi v zvezi z destruktivnimi bralnimi dostopi.

Kljub temu je mogoče opaziti, da grobozrnata izravnava obrabe ne zadostuje za doseganje vsesplošnega spomina na stopnjo obrabe. Aplikacije z večjim obsegom pomnilnika imajo za posledico boljšo izravnavo obrabe kot tista, predstavljena v razdelku 7.3.1. Ker se torej srečujejo z dostopi za branje in pisanje, se izvede več dejanj za izravnavo obrabe.

7.4 Drobnozrnato izravnavanje obrabe

Kot poudarja ocena v razdelku 7.3, grobozrnatega izravnavanja obrabe ni mogoče doseči v celotnem pomnilniku z ravnijo obrabe, saj vroče točke gostega dostopa znotraj pomnilniških strani niso razrešene. Posledično ta članek predlaga dodatno fino izravnavo obrabe, ki je ocenjena v tem razdelku. Izvajamo drobnozrnato izravnavo obrabe skladov in besedila poleg grobozrnate izravnave obrabe, da dosežemo splošno izravnavo obrabe, ki se zaveda staranja.

7.4.1 NVM-ji brez uničenja branja

Pri NVM-jih, ki ne uničujejo branja, natančno zrnata razširitev cilja samo na sklad, saj je območje besedila ciljno usmerjeno samo z dostopi za branje. Ohranjamo enako konfiguracijo kot v razdelku 7.3.1 in izvajamo premik sklada pri vsakem preslikavi navideznih pomnilniških strani (tj. z enakim razmerjem kot algoritem za preslikavo strani). Konfiguriramo razdaljo premestitve (tj. premikanje sklada) na 64 bajtov.

Slika 7 prikazuje posledično število pisalnih dostopov (os y) v pomnilniškem prostoru (os x). Opaziti je mogoče, da je pri nekaterih merilih uspešnosti dosežen skoraj povsem pomnilnik na ravni obrabe.

Pomanjkljivost v merilu uspešnosti Dijkstra izhaja iz dejstva, da Dijkstra intenzivno uporablja podatkovni segment za upravljanje korakov algoritma. Zato se v podatkovnem segmentu pojavijo vroče točke gostega pisanja, ki jih ni mogoče razrešiti z našim mehanizmom natančnega sklada.

7.4.2 NVM-ji, ki uničijo branje

Za izvedbo natančnega uravnavanja obrabe na NVM-jih, ki uničujejo branje, se je treba spopasti z gostimi vročimi točkami za branje in pisanje. Zato poleg grobozrnate nastavitve, ki se zaveda staranja, iz razdelka 7.3.2 uporabljamo naš mehanizem za izravnavo obrabe sklada in besedila.

Ohranjamo enako konfiguracijo za grobo zrnat algoritem in izvedemo sklad in prestavitev besedila pri vsaki grob zrnati prestavitvi strani. Na splošno pa je mogoče oba razmerja ločeno konfigurirati na poljubno vrednost.

Razdalja premestitve za premestitev sklada in besedila je nastavljena na 64 bajtov. Rezultati na sliki 8 spet omogočajo podobna opazovanja kot za primer brez uničenja branja v razdelku 7.4.1.

Na splošno je spomin na stopnji obrabe, glede na uničujoč vpliv branja in pisanja. Pri merilih crc32 in Rijndael je še vedno mogoče opaziti večjo neenakomernost. To izhaja iz dejstva, da izravnava obrabe besedila premakne samo kodo, ki jo je mogoče prestaviti, ne pa GOT in PLT. Ti dve tabeli pa se bereta med izvajanjem primerjalnega preizkusa in zato povzročita uničujoč vpliv na temeljni pomnilnik.

7.5 Analitični rezultati

Ker prej predstavljene številke zagotavljajo le intuicijo za doseženo kakovost našega predlaganega algoritma za izravnavo obrabe, izračunamo kazalnike analitične življenjske dobe (razdelek 7.2) za vse naše primerjalne vrednosti in jih povzamemo v tabeli 1. V tej tabeli je mogoče podati več opazovanj. Prvič, samo z upoštevanjem zadnjega stolpca (LI) je razvidno, da naš algoritem celotno življenjsko dobo pomnilnika poveča do faktorja 955.

Z drugimi besedami, nekajdnevno življenjsko dobo pomnilnika brez kakršnega koli vzdrževanja bi podaljšali na več let samo z uporabo naših algoritmov, ki temeljijo na programski opremi. Drugič, dostopi za branje so lahko v nekaterih merilih uspešnosti nekoliko slabši glede obrabe kot dostopi za pisanje, kar je mogoče sklepati iz izboljšanja nižje življenjske dobe. Kot je pojasnjeno v razdelku 7.1, je treba upoštevati drugo osnovno linijo za NVM-je, ki uničujejo branje. Tako je izboljšanje lahko bistveno nižje kot pri NVM-jih, ki ne uničujejo branja.

Tretjič, z raziskovanjem prvega stolpca (AE) je mogoče sklepati, kako optimalni so uporabljeni algoritmi. Če bi bil AE 1, nadaljnje izboljšave ne bi bile možne. Opazimo lahko, da je samo z grobozrnatim izravnavanjem obrabe v večini primerov mogoče doseči le nekaj odstotkov optimalne vzdržljivosti. Za izravnavo drobnozrnate obrabe algoritmi delujejo bistveno bolje, vendar še vedno omogočajo potencial za nadaljnje izboljšave. Poleg tega se dosežena vzdržljivost razlikuje za različne primerjalne aplikacije.

Primerjalno merilo Rijndael dosega daleč najslabše rezultate, saj ga naši algoritmi ne obravnavajo pravilno. Čeprav so režijski stroški za različne konfiguracije izravnave obrabe implicitno vključeni v indikator LI, lahko režijski stroški kot količina dodatnih dostopov do pomnilnika zaradi izravnave obrabe preiskati samega sebe. Ko razmišljamo o aplikacijah, ki so občutljive na zmogljivost, je dodatna količina dostopov do pomnilnika glavni dejavnik za poslabšanje zmogljivosti.

Splošne stroške izračunamo tako, da primerjamo skupno količino dostopov do pomnilnika iz simulacije z izravnavo obrabe z osnovno simulacijo brez izravnave obrabe. Če upoštevamo le bralne dostope, ima to za posledico obremenitev branja (RO), za dostope pisanja obremenitev pisanja (WO) in za oba tipa dostopov v kombinaciji obremenitev branja in pisanja (RWO).

Tabela 2 vsebuje nastale režijske stroške za različne scenarije izravnave obrabe. Vidimo lahko, da samo pri grobozrnatem izravnavanju obrabe vse vrste nadzemnih nosijo nekaj odstotkov. Pri uporabi drobnozrnatega izravnavanja obrabe je razvidno, da je rezultat izravnave obrabe odvisen od analizirane aplikacije. Za Rijndael, na primer, tudi dopuščanje ogromnih režijskih stroškov za izravnavo obrabe ne povzroči bistveno podaljšane življenjske dobe pomnilnika. To je mogoče pojasniti z dejstvom, da izravnava obrabe ne cilja dobro na te vrste dostopov do pomnilnika.

Nekaj ​​območij pomnilnika, do katerih se intenzivno dostopa, ostane neobrabljenih. Če pa preučimo merila uspešnosti, pri katerih lahko izravnava obrabe doseže dobre izboljšave življenjske dobe pomnilnika, stroški znašajo do≈300 % – to pomeni, da se z izravnavo obrabe izvede štirikrat več dostopov do pomnilnika brez izravnave obrabe.

Za razlago tega rezultata je treba upoštevati, da je režijske stroške mogoče nastaviti s konfiguracijskim parametrom glede na stroške rezultata izravnave obrabe. Če pa aplikacija ni občutljiva na zmogljivost, so lahko tako veliki režijski stroški še vedno precejšnji; življenjska doba spomina se še vedno poveča za faktor ≈200.

Čas delovanja naših algoritmov za izravnavo obrabe je pomemben indikator za praktično uporabo. Ne samo, da dodatni dostopi do pomnilnika zahtevajo več časa za izvedbo, ampak tudi izvedba približka dostopa in odločitve o izravnavi obrabe zahtevata dodaten računski čas. Za analizo teh dodatnih stroškov primerjamo skupne zahtevane sistemske cikle za osnovno konfiguracijo in konfiguracije z omogočeno izravnavo obrabe. Relativno povečanje je prikazano v tabeli 3.

Opaziti je mogoče, da drobnozrnate metode izravnave obrabe na splošno povzročajo daljše stroške delovanja kot grobozrnate metode; izravnava obrabe branja zahteva več dodatnega časa izvajanja kot izravnava obrabe pisanja. Poleg tega je razvidno, da se režijski stroški časa močno razlikujejo za različne primerjalne aplikacije.

Na primer, crc32 se sooča z režijskimi stroški v višini največ 32 %, medtem ko se Rijndael sooča s povečanjem časa izvajanja za skoraj sedemkrat. Opozoriti je treba, da je mogoče časovne stroške konfigurirati tudi s prilagajanjem pogostosti dejanj izravnave obrabe. Če pa je izvedljivo poslabšanje zmogljivosti v smislu časa izvajanja do skoraj dvakrat, je večino primerjalnih aplikacij mogoče izravnati z uporabo rešitev, ki jih upravlja programska oprema.

8 ZAKLJUČEK

V tem delu ciljamo na računalniške sisteme, ki so opremljeni z NVM kot glavnim pomnilnikom. Primere v tem pomnilniku razlikujemo kot ne-branje-destruktivne ali bralno-destruktivne. Predlagamo programsko upravljano izravnavo obrabe za izboljšanje življenjske dobe takih sistemov, saj lahko nizka vzdržljivost celic povzroči močno skrajšano življenjsko dobo.

Pri prvem tipu sistema upoštevamo dostope za pisanje, da določimo trenutno starost pomnilnika in izvedemo dejanja glede izravnave obrabe, pri drugem primeru pa enako upoštevamo dostope za pisanje in branje, saj oba enako obremenjujeta pomnilnik. Za izvedbo izravnave obrabe glede na staranje (tj. trenutna starost pomnilnika se razišče za vsako odločitev o izravnavi obrabe) med izvajanjem predlagamo generični približek izvajalnega časa dostopov za pisanje in branje, ki ni odvisen od posebne strojne opreme ali zmožnosti odpravljanja napak.

Ta približek se nato vnese v algoritem za izravnavo obrabe, ki zamenja pomnilniške strani glede na njihovo ocenjeno starost. Ker številne aplikacije zahtevajo dodatno izravnavo obrabe pri finih zrnatostih, nadalje predlagamo dva mehanizma za fino izravnavo obrabe, kjer posebej ciljamo na sklad in območje besedila.

Te specifične rešitve prav tako delujejo brez posebne strojne opreme ali kakršnih koli posebnih sistemskih zahtev, zato jih upravlja programska oprema. Posebna rešitev za segment besedila se prikliče samo za NVM-je, ki uničujejo branje, saj je dostop za branje usmerjen samo na segment besedila. Naše vrednotenje primerja končno življenjsko dobo pomnilnika po uporabi naših algoritmov z življenjsko dobo pomnilnika pri osnovnem izvajanju nekaterih primerjalnih aplikacij. Pri NVM-jih, ki niso uničujoči pri branju, lahko podaljšamo življenjsko dobo do faktorja 955×, pri NVM-jih, ki uničujejo branje, pa dosežemo izboljšanje do faktorja 418×.

Čeprav so te številke močno odvisne od obnašanja pomnilnika pri osnovnem izvajanju določene aplikacije, dosežemo ≈40 % idealne izravnave obrabe za neuničujoče NVM-je in ≈20 % idealne izravnave obrabe za NVM-je, ki uničujejo branje. Glavne pomanjkljivosti, ki to povzročajo, so vzorci dostopa do pomnilnika, ki jih naše metode ne obravnavajo eksplicitno.

9 OBETI

Kot poudarja naša ocena, dosežemo razumno izboljšanje življenjske dobe pomnilnika z ustrezno uporabo naših algoritmov. Kljub temu ne moremo doseči idealne izravnave obrabe (ki jo kaže dosežena vzdržljivost (AE)).

Z drugimi besedami, naše algoritme je mogoče še izboljšati, da bi dosegli boljšo izravnavo obrabe v vseh scenarijih. Kot je mogoče opaziti pri merilu uspešnosti Dijkstra, je treba odseke s podatki in BSS v nekaterih primerih tudi posebno izravnati. Poleg tega posebna rešitev za besedilni segment ne razreši vročih točk dostopa v GOT in PLT. Pri prihodnjem delu nameravamo te pomanjkljivosti odpraviti.

REFERENCE

[1] Hoda Aghaei Khouzani, Yuan Xue, Chengmo Yang in Archana Pandurangi. 2014. Podaljšanje življenjske dobe PCM z energetsko učinkovitim dodeljevanjem strani, ki upošteva segmente in je odporno na obrabo. V zborniku mednarodnih simpozijev o elektroniki in oblikovanju nizke moči 2014 (ISLPED'14). ACM, New York, NY, 327–330.https://doi.org/10.1145/2627369.2627667

[2] Chi-Hao Chen, Pi-Cheng Hsiu, Tei-Wei Kuo, Chia-Lin Yang in Cheng-Yuan Michael Wang. 2012. Izravnava PCMwears na podlagi starosti s skoraj ničelnimi stroški iskanja. V zborniku 49. letne konference o avtomatizaciji načrtovanja (DAC'12).ACM, New York, NY, 453–458. https://doi.org/10.1145/2228360.2228439[3] Sangyeun Cho in Hyunjin Lee. 2009. Flip-N-Write: Preprosta deterministična tehnika za izboljšanje zmogljivosti PRAM pisanja, energije in vzdržljivosti. V zborniku 42. letnega mednarodnega simpozija IEEE/ACM o mikroarhitekturi (MICRO'09). ACM, New York, NY, 347–357.https://doi.org/10.1145/1669112.1669157

[4] Jianbo Dong, Lei Zhang, Yinhe Han, Ying Wang in Xiaowei Li. 2011. Izravnavanje stopnje obrabe: podaljšanje življenjske dobe PRAM z variacijo vzdržljivosti. V zborniku 48. konference Design Automation. ACM, New York, NY, 972–977.

[5] Alexandre P. Ferreira, Miao Zhou, Santiago Bock, Bruce Childers, Rami Melhem in Daniel Mossé. 2010. Podaljšanje življenjske dobe glavnega pomnilnika PCM. V zborniku konference o načrtovanju, avtomatizaciji in testiranju v Evropi (DATUM'10).914–919.http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1870926.1871147.

[6] Vaibhav Gogte, William Wang, Stephan Diestelhorst, Aasheesh Kolli, Peter M. Chen, Satish Narayanasamy in Thomas F. Wenisch. 2019. Upravljanje obrabe programske opreme za obstojne spomine. V zborniku 17. konference USENIX o tehnologijah datotek in shranjevanja (FAST'19). 45–63.https://www.usenix.org/conference/fast19/presentation/gogte.

[7] William Goh in Andreas Dannenberg. 2014. Tehnologija MSP430 FRAM – Kako in najboljše prakse. Tehnično poročilo SLAA628. Texas Instruments.https://www.ti.com/lit/an/slaa628a/slaa628a.pdf?ts=1609843980784&ref_url=https253A252F252Fwww.ti.com252Fproduct252FMSP430FR5989-EP.

[8] MR Guthaus, JS Ringenberg, D. Ernst, TM Austin, T. Mudge in RB Brown. 2001. MiBench: brezplačen, komercialno reprezentativen vdelan primerjalni paket. V zborniku 2001 mednarodne delavnice IEEE o značilnostih delovne obremenitve (WWC'01). IEEE, Los Alamitos, CA, 3–14.https://doi.org/10.1109/WWC.2001.15

[9] Christian Hakert, Kuan-Hsun Chen, Paul R. Genssler, Georg Brüggen, Lars Bauer, Hussam Amrouch, Jian-Jia Chen in Jörg Henkel. 2020. SoftWear: Izravnavanje obrabe v pomnilniku samo za programsko opremo za obstojni glavni pomnilnik. CoRRabs/2004.03244 (2020).https://arxiv.org/pdf/2004.03244.pdf.

[10] Christian Hakert, Kuan-Hsun Chen, Mikail Yayla, Georg von der Brüggen, Sebastian Bloemeke in Jian-Jia Chen. 2020. Programska okolja za analizo pomnilnika za izravnavo obrabe v pomnilniku. V zborniku 25. azijske in južnopacifiške konference o avtomatizaciji načrtovanja (ASP-DAC'20).

[11] Y. Han, J. Dong, K. Weng, Y. Wang in X. Li. 2016. Izboljšano izravnavanje stopnje obrabe za izboljšanje življenjske dobe PRAM ob upoštevanju variacije postopka. Transakcije IEEE v sistemih zelo velike integracije (VLSI) 24, 1 (januar 2016), 92–102.https://doi.org/10.1109/TVLSI.2015.2395415

[12] Kaixin Huang, Yijie Mei in Linpeng Huang. 2020. Prepelica: uporaba monitorja zapisovanja NVM za omogočanje pregledne izravnave obrabe. Journal of Systems Architecture 102 (2020), 101658.

For more information:1950477648nn@gmail.com