ABSTRACT Scratchpad minne (SPM) används i stor utsträckning i många inbyggda system som en programvara kontrollerad on-chip minne för att ersätta den traditionella cache. Nytt icke-flyktigt minne (NVM) har dykt upp som en lovande kandidat för att ersätta SRAM i SPM, på grund av dess betydande fördelar, såsom låg strömförbrukning och hög prestanda. I synnerhet kan flera representativa NVMs, såsom PCM, ReRAM och STT-RAM bygga flera nivåer celler (MLC) för att uppnå ännu högre densitet. Icke desto mindre utlöser detta högre energi omkostnader och längre tillgång latens jämfört med sin enda nivå cell (SLC) motsvarighet. För att ta itu med denna fråga föreslår detta dokument först en specifik SPM med morfable NVM, där minnescellen kan programmeras dynamiskt till MLC-läge eller SLC-läge. Med tanke på fördelarna med hög densitet MLC och lågenergi SLC, presenteras en enkel och ny optimeringsteknik, kallad teori om termisk expansion och sammandragning, för att minimera energiförbrukningen och tillgång latens i inbyggda system. Grundidén är att dynamiskt anpassa storlekskonfigurationen för SLC/MLC i SPM efter programmets olika arbetsbelastningar och fördela det optimala lagringsmediet för varje data. Därför är ett heltal linjär programmering formulering först byggd för att producera en optimal SLC/MLC SPM partition och data allokering. Dessutom föreslås en motsvarande approximationsalgoritm för att uppnå nära optimala resultat i polynomtid. Slutligen visar de experimentella resultaten att den föreslagna tekniken effektivt kan förbättra systemets prestanda och minska energiförbrukningen. INDEX TERMS Dataallokering, scratchpad minne, morfable NVM, inbyggda system.
Lång et al. REF studerade fördelarna med högdensitets-MLC och lågenergi-SLC och föreslog sedan en specifik SPM med en morfabel NVM och en teori om termisk expansions- och kontraktionsoptimeringsteknik genom vilken data kan programmeras dynamiskt och fördelas i MLC-läge eller SLC-läge.
TTEC: Data Allocation Optimization for Morphable Scratchpad Memory in Embedded Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}