【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及片上缓存，尤其涉及一种图神经网络的缓存预取方法、装置、终端及介质。
技术介绍
1、图神经网络运行过程中图聚合阶段和图更新阶段交替执行，图聚合阶段的访存模式以不规则为主，而图更新阶段的访存模式通常是规则的，这导致了图神经网络在访存过程中是规则与不规则的模式并存的混合访存模式；但传统的处理器大多仅考虑以空间局部性为主的规则访存模式，无法高效地应对和处理这种复杂的混合访存模式，导致图神经网络的片上二级缓存和最后一级缓存命中率低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种图神经网络的缓存预取方法、装置、终端及介质，采用预设的大页和超级缓存行识别图神经网络的混合访存模式，算出候选预取地址，并判断候选预取地址的正确性和预取位置，从而提高图神经网络的片上二级缓存和最后一级缓存命中率。
2、判断所述候选预取地址是否存在过滤器中，若是则放弃所述候选预取地址；若否，则将所述候选预取地址插入所述过滤器的对应位置，并发出关于所述候选预取地址的预取请求；
3、根据所述候选预取地址的...
【技术保护点】
1.一种图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述访存请求，按照预设的大页和超级缓存行对图神经网络的混合访存模式进行模式识别，确定预取模式，包括：
3.如权利要求2所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述按照预设的大页和超级缓存行对图神经网络的混合访存模式进行模式识别，包括：
4.如权利要求2所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述预取模式选择对应的预取器进行预取，并计算候选预取地址，包括：
5.如权利要求1所述的图神经网...
【技术特征摘要】
1.一种图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述访存请求，按照预设的大页和超级缓存行对图神经网络的混合访存模式进行模式识别，确定预取模式，包括：
3.如权利要求2所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述按照预设的大页和超级缓存行对图神经网络的混合访存模式进行模式识别，包括：
4.如权利要求2所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述根据所述预取模式选择对应的预取器进行预取，并计算候选预取地址，包括：
5.如权利要求1所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，所述判断所述候选预取地址是否未进行预取，包括：
6.如权利要求1所述的图神经网络的缓存预取方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭玉娟，肖丹，曾昭阳，白卓新，甘雁，任骜，刘铎，钟刊，陈咸彰，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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