Effektiv minnesallokering är avgörande för dataintensiva applikationer, eftersom ett mindre minnesavtryck säkerställer bättre cacheprestanda och gör det möjligt att köra en större problemstorlek med en fast mängd huvudminne. I den här artikeln beskriver vi en ny automatisk lagringsoptimeringsteknik för att minimera dimensionaliteten och lagringskraven för matriser som används i sekvenser av loopar med ett förutbestämt schema. Vi formulerar problemet med intraarray lagring optimering som en av att hitta rätt lagring partitionering hyperplane: varje lagringspartition motsvarar en enda lagringsplats. Vår heurism drivs av en dubbel objektiv funktion som minimerar både dimensionaliteten i kartläggningen och omfattningen längs dessa dimensioner. Tekniken är dimension optimal för de flesta koder som förekommer i praktiken. Lagringskraven för de karteringar som erhålls är också asymptotiskt bättre än de som erhålls genom någon befintlig schemaberoende teknik. Lagringsreduktionsfaktorer och andra resultat som vi rapporterar från en implementering av vår teknik visar sin effektivitet på flera verkliga exempel hämtade från områdena bildbehandling, schablonberäkningar, högpresterande datorer och klassen av klinkerkoder i allmänhet.
Bhaskaracharya m.fl. I REF infördes begreppet lagringshyperplane och modellen för optimering av lagring inom array som en metod för att hitta rätt orientering för lagringshyperplane.
Automatic Storage Optimization for Arrays
{'venue': 'TOPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}