面向大数据的异构内存系统

摘要

受限于DRAM和新型非易失性存储器(non-volatile memory,NVM)的缺陷,单纯的DRAM或者NVM难以满足大数据应用对内存系统容量以及功耗提出的高要求.因此如何将DRAM和NVM组合成异构内存系统并进行高效的管理、准确的评估,是当今学术界和工业界面临的主要挑战.从体系结构、系统软件、编程模型以及应用等方面对面向大数据的异构内存系统进行分析与研究,提出了一系列异构内存系统的优化方法,如层次化异构内存架、片上缓存管理、访存调度、能耗管理、虚实地址转换和面向对象的内存分配与迁移机制等,并实现了原型系统进行验证.