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基于深度学习的块级缓存预取优化研究

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声明

1 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文组织结构

2 关键技术研究

2.1 缓存替换策略研究

2.1.1 基于时间的缓存替换策略

2.1.2 基于频率的缓存替换策略

2.1.3 混合时间频率的缓存替换策略

2.2 缓存预取策略研究

2.2.1 通用预取

2.2.2 文件级预取

2.2.3 块级预取

2.3 块的相关性研究

2.4 深度学习技术研究

2.4.1 词嵌入技术

2.4.2 序列预测技术

2.5 本章小结

3 存储块预测技术设计与实现

3.1 预测架构设计

3.1.1 Seq2Seq模型训练架构设计

3.1.2 SL存储块预测架构设计

3.2 训练模型实现

3.2.1 数据处理

3.2.2 IO2Vec生成IO向量

3.2.3 Seq2Seq训练

3.3 预测模型实现

3.3.1 数据处理

3.3.2 Sequential预测

3.3.3 Seq2Seq预测

3.3.4 SL预测流程

3.4 本章小结

4 块级缓存预取实验与分析

4.1 缓存预取架构设计

4.1.1 缓存替换算法

4.1.2 缓存预取算法

4.2 缓存预取实验与分析

4.2.1 实验环境

4.2.2 实验数据

4.2.1 实验条件

4.2.2 实验分析

4.3 本章小结

5 总结和展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

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著录项

  • 作者

    石星;

  • 作者单位

    华中科技大学;

  • 授予单位 华中科技大学;
  • 学科 计算机技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王桦;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TN9;
  • 关键词

    深度学习; 缓存预取;

  • 入库时间 2022-08-17 10:41:31

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