【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到计算机存储系统结构领域，具体涉及一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法。
技术介绍
1、sram（static random access memory，静态随机存取存储器）和nvm（non-volatile memory，非易失性存储器）混合缓存技术结合了两种存储器的特点，旨在提供更高的存储容量和较低的功耗。传统的缓存技术通常使用sram作为缓存存储器，因为它具有快速的访问速度和可靠性。然而，sram的容量有限，无法满足大量数据的存储需求。与此相反，nvm具有较大的存储容量和非易失性特性，但访问速度相对较慢。为了充分利用两种存储器的优势，sram和nvm混合缓存技术被提出。它的基本原理是将sram和nvm结合在一起，形成一个缓存系统。
2、在这种混合缓存技术中，小容量sram用于存储经常访问的数据块。由于sram具有快速的访问速度，可以提供低延迟的数据访问。而大容量nvm则用于存储较少访问的数据块。由于nvm具有较大的存储容量，可以存储更多的数据。当cpu需要访问数据时，首先会在sram中查找，如果数据存在，则可以快速访问。如果数据不在sram中，则需要从nvm中加载到sram中，然后再进行访问。这样可以充分利用sram的快速访问速度，并提供较大的存储容量。通过使用sram和nvm混合缓存技术，可以在一定程度上提高缓存系统的性能和存储容量。同时，由于nvm是非易失性存储器，即使系统断电，数据仍然可以保持，避免了数据丢失的风险。
3、然而，现有技术的缺点主要包括以下几点：
4、
5、（2）在混合缓存中采用缓存数据分配方法，识别频繁访问的缓存块将产生额外的存储开销；
6、（3）混合缓存数据分配效率偏低，对混合缓存的访问性能控制的不够好。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，目的在于克服现有混合缓存数据分配方法的不足，通过利用持续学习方法获取缓存的持续访问行为特征，然后分配数据至sram或nvm，进而优化系统功耗和性能，更好的解决混合缓存中数据分配效率的问题。
2、为了实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案为，设计一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，包括如下步骤：
3、s1：每当缓存块被替换出去时，通过持续学习算法，获取该缓存块的分配特征并记录在预测表中；
4、s2：如果程序发出写请求，则查询预测表，如果缓存特征标记为1，则将缓存块写入sram中，如果缓存特征标记为0，则将缓存块写入nvm之中；
5、s3：如果程序发出读请求，则直接读取混合缓存中的数据；
6、s4：如果程序发出更新请求，则直接更新混合缓存中的数据；
7、s5：如果有缓存访问操作，则返回至步骤s1，如果没有缓存访问操作，则缓存访问结束。
8、其中，所述步骤s1中的持续学习算法包括如下步骤：
9、输入：任务的数量，余弦相似度阈值，学习率
10、步骤1：初始化缓存数据预测表，其中矩阵记录着缓存读写次数，向量是对应的缓存特征标记；
11、步骤2：对于第t轮任务，其中t，每当缓存块被替换出去时，执行下述子步骤；
12、步骤2.1：获取被替换出去的缓存块读写特征；
13、步骤2.2：计算的奇异值，并计为；
14、步骤2.3：计算和的余弦相似度；
15、步骤2.4：如果，则设置设置对应的，同时更新；
16、步骤2.5：如果< ，设置对应的；
17、步骤3：对于每次写操作，根据决定数据的分配方式；
18、步骤4：对于第t轮任务结束时，执行下述子步骤；
19、步骤4.1：计算第t轮任务的损失函数；
20、步骤4.2：更新阈值，其中表示对做梯度下降运算；
21、步骤4.3：更新t=t+1，进入步骤2执行第t轮任务访问过程。
22、本专利技术的有益效果在于：
23、（1）本方法采用的是一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，即通过持续学习方法指导混合缓存数据分配，优化混合缓存sram和nvm中的数据布局，非常适合在混合缓存中使用，可以有效降低系统功耗、提升系统的性能；
24、（2）本方法的适用范围比较广泛，在多种类型的非易失性存储器中均可使用，在存储架构的不同层次中均可使用；
25、（3）本方法对现有的体系结构改动较小，算法复杂度不高，软硬件实现开销小。
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1.一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，其特征在于：步骤S3和S4中所述的混合缓存，从结构上看，由SRAM和NVM共同构成。
【技术特征摘要】
1.一种基于持续学习的混合缓存数据分配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于持...
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