近日，实验室博士周放（导师吴松教授）的论文“Object Fingerprint Cache for Heterogeneous Memory System”被 IEEE Transactions on Computers 录用，周放现就职于华为云计算（深圳）有限公司。

当前NVM容量已达TB级，DRAM和NVM通常组成异构缓存系统，被使用在云计算、大数据处理等热门场景中。然而现有异构缓存系统正面临着许多挑战：其一，缺乏准确的访存行为预测导致缓存整体命中率不高。由于访存请求已经过CPU片上多级缓存的过滤，现有预测机制难以准确地识别出应用访存规律，产生迁移不足和过量迁移的问题，引起命中率下降和迁移开销的增加。其二，大容量DRAM缓存带来严重的元数据扩展性问题，为降低元数据开销，通常不得不选择使用较粗粒度管理DRAM缓存。但大部分情况下，应用访存局部性不佳，导致数据迁移开销的明显增加和DRAM使用效率的下降。

为此周放在论文中提出了基于对象指纹的访存行为预测和访存密度感知的多分区空间管理两个优化技术。基于对象指纹的访存行为预测机制，利用所发现的访存规律，即“对象指纹”，实现了对应用中不同对象的多种访存模式的缓存行级准确预测，在提高命中率的同时，减少了迁移开销。访存密度感知的多分区空间管理机制，在不增加元数据开销的同时，有效提升了DRAM空间使用效率。测试表明，相比现有缓存数据迁移，该技术减少了48.7%的迁移开销，获得了22.7%的性能提升。

IEEE Transactions on Computers是计算机体系结构领域的顶级期刊之一，属于中国计算机学会CCF A类期刊。

（通讯员：周放）