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公开(公告)号：CN108268220B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201810129990.7
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种实时嵌入式系统中基于非易失性混合式内存的软件优化方法，包括以下步骤：1)根据多个程序的特征结合profiling技术，统计每个程序中各个数据可能的读写操作次数和对应的概率，并且获得每个程序中每个数据的读写期望和最大读写次数；2)根据每个时间段内程序的预测运行数据，为其分配合适的存放位置，建立整形线性规划模型和与之相对应的近似算法，编程时获得一个接近最优的结果，使非易失性混合式内存上的消耗和NVM上的最大写操作次数尽量减小，确保程序在最差读写情况下能按时完成；3)把编译好的程序，在实时嵌入式系统上执行，以获得非易失性混合内存上的软件优化。本发明更加符合实际需求，不需要依赖任何硬件，具有很好的实用性。
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公开(公告)号：CN109002257B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201810660062.3
申请日：2018-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法，属于计算机存储技术领域。该方法包括以下步骤：S1：根据应用程序的访问特征，将程序划分为多个程序片段，再利用profiling技术统计出每个程序片段的变量访问信息；S2：根据程序片段的变量访问信息，动态调整可变便笺存储器中单层存储模式与多层存储模式的单元数目，搜寻可变便笺存储器中SLC/MLC大小的最佳配置；S3：基于给定的SLC/MLC大小配置，利用数据分布优化算法，为程序片段中每个变量分配最佳的存储地址；S4：在每个程序片段之前加入相应的数据分布优化程序，在系统中运行程序。本发明实现了可变的便笺存储器，降低嵌入式系统的访存能耗。
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公开(公告)号：CN108268220A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810129990.7
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06
CPC classification number: G06F3/0616 , G06F3/0625 , G06F3/0631 , G06F3/0679
Abstract: 本发明公开了一种实时嵌入式系统中基于非易失性混合式内存的软件优化方法，包括以下步骤：1)根据多个程序的特征结合profiling技术，统计每个程序中各个数据可能的读写操作次数和对应的概率，并且获得每个程序中每个数据的读写期望和最大读写次数；2)根据每个时间段内程序的预测运行数据，为其分配合适的存放位置，建立整形线性规划模型和与之相对应的近似算法，编程时获得一个接近最优的结果，使非易失性混合式内存上的消耗和NVM上的最大写操作次数尽量减小，确保程序在最差读写情况下能按时完成；3)把编译好的程序，在实时嵌入式系统上执行，以获得非易失性混合内存上的软件优化。本发明更加符合实际需求，不需要依赖任何硬件，具有很好的实用性。
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公开(公告)号：CN109002257A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810660062.3
申请日：2018-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于可变便笺存储器的数据分布优化方法，属于计算机存储技术领域。该方法包括以下步骤：S1：根据应用程序的访问特征，将程序划分为多个程序片段，再利用profiling技术统计出每个程序片段的变量访问信息；S2：根据程序片段的变量访问信息，动态调整可变便笺存储器中单层存储模式与多层存储模式的单元数目，搜寻可变便笺存储器中SLC/MLC大小的最佳配置；S3：基于给定的SLC/MLC大小配置，利用数据分布优化算法，为程序片段中每个变量分配最佳的存储地址；S4：在每个程序片段之前加入相应的数据分布优化程序，在系统中运行程序。本发明实现了可变的便笺存储器，降低嵌入式系统的访存能耗。
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