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作者：张燕;
单位：新疆师范大学;
摘要：为提升对多模态数据的管理效果，提高数据访问速度并减轻数据库负载，设计一种基于循环神经网络的多模态数据层次化缓存系统。在DRAM/NVM混合内存模块中，利用DRAM完成主存NVM的缓存。当DRAM存在缓存缺失时，利用访问监控模块内置高速采集卡来采集NVM上频繁访问4 KB数据块的历史访问记录，再将历史访问记录编码为访问向量后构建训练集，作为长短期记忆（LSTM）网络的输入，用于预测访问频率。在缓存过滤模块中，将访问频率预测结果高于设定阈值部分的4 KB多模态数据读取到DRAM中进行缓存。实验结果显示：所设计系统可最大程度地降低系统带宽占用情况，TLB缺失率低，缓存执行效率较高，面对大页面具备显著缓存优势。
关键词：多模态数据;;层次化缓存;;循环神经网络;;长短期记忆(LSTM)网络;;DRAM;;NVM;;访问频率
基金资助：国家自然科学基金项目（41561100）;; 新疆师范大学新疆自治区“十四五”重点学科招标课题（23XJKD0202）;新疆师范大学教改项目（SDJG2022-14）;; 教育部产学研项目（220605350203448）
