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System and Method for Input/Output (I/O) Pattern Prediction using Recursive Neural Network and Proaction for Read/Write Optimization for Sequential and Random I/O

机译:使用递归神经网络预测输入/输出(I / O)模式的系统和方法,以及针对顺序和随机I / O进行读写优化的Proaction

摘要

An information handling system may have a long short term memory (LSTM) that receives Input/Output (I/O) parameters, and produces a prediction output by operation of a recursive neural network (RNN). An I/O optimizer provides the I/O parameters to the LSTM and receives the prediction output from the LSTM. The I/O optimizer may include a manager module configured to provide control signals to control gates for controlling application of the I/O parameters and the prediction output, and a collector module configured to collect the I/O parameters.
机译:信息处理系统可能具有长短期存储器(LSTM),该短期存储器接收输入/输出(I / O)参数,并通过递归神经网络(RNN)的操作产生预测输出。 I / O优化器向LSTM提供I / O参数,并从LSTM接收预测输出。 I / O优化器可以包括:管理器模块,被配置为向控制门提供控制信号,以控制I / O参数和预测输出的施加;以及收集器模块,被配置为收集I / O参数。

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