适应性存储体系结构：面向混杂流计算的DAMSCache

"面向混杂流计算的适应性存储器体系结构 (2012年)"是一篇2012年发表于《西北工业大学学报》的研究论文，主要关注如何优化科学计算中的混合流计算性能。作者团队包括张萌、赵磊、樊晓枉和田杭沛，他们来自西北工业大学计算机学院。 在科学计算领域，许多算法可以视为流计算和通用计算的组合，即混杂流计算。论文指出，低并行度的计算以及不易转换为流计算的数据结构会显著影响流计算的整体性能。为了解决这个问题，研究者提出了DAMSCache（Dynamic Adaptive Memory System Cache），这是一个软硬件协同控制的适应性片上存储结构。 DAMSCache设计的关键特性在于其灵活性，能够同时适应流数据和标量数据的存储需求。为解决地址映射冲突，论文采用了适应性动态存储资源分配策略和适应性动态地址映射策略。此外，DAMSCache完全支持非规则流和条件流的存储和访问，并通过混合数据替换策略充分利用数据的生产者-消费者局部性以及时间、空间局部性。 实验验证显示，相较于传统的Cache和SPM（Scratchpad Memory），DAMSCache在面对混杂流计算时表现出更好的适应性和性能优势。这表明，DAMSCache的结构设计能够更有效地处理不同类型的流数据，提高数据处理的效率。 片上存储系统是提高计算性能的关键，尤其是对于流计算数据，其特性表现为生产者-消费者局部性。论文中提到了两种片上存储结构：硬件管理和软件管理。硬件管理的片上存储结构如Cache适用于处理细粒度数据，而软件管理的片上存储结构更适合粗粒度流数据。然而，混杂流计算包含各种数据结构，既有流特征的，也有非流特征的，这就需要一个能够灵活适应的存储解决方案。 传统Cache在处理粗粒度流数据时可能效率不高，而流存储结构在处理细粒度标量数据时则可能不如Cache。DAMSCache正是为了弥补这一差距，通过软硬件协同的方式，实现对不同粒度数据的有效管理和访问，从而提升整体计算效率。 这篇论文提出的DAMSCache适应性存储器体系结构为混杂流计算提供了一个创新的解决方案，旨在克服传统存储结构在处理多样化数据流时的局限性，以实现更高的计算性能和效率。