[发明专利]一种基于强化学习的频繁写缓存数据压缩方法有效
| 申请号： | 202111252212.5 | 申请日： | 2021-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN113946292B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 沈凡凡;徐超;陈勇 | 申请（专利权）人： | 南京审计大学 |
| 主分类号： | G06F3/06 | 分类号： | G06F3/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211815 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的频繁写缓存数据压缩方法，以此更好的解决非易失性缓存中数据压缩存储的问题。包括如下步骤：S1：对于每一次缓存写请求访问操作，将写强度和复用局部性信息记录在数据收集模块；S2：通过强化学习模式选择算法，选择适合压缩的模式，将选择的模式信息记录在预测表中；S3：根据预测表中缓存数据的压缩标志位，如果待写数据适合压缩，则将其压缩后存储在缓存中，下次读取该数据时，根据预测表中记录的压缩方法还原被压缩数据；S4：基于霍夫曼编码的数据压缩算法压缩待存储的数据；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。本发明所提出的强化学习方法获取频繁写数据，以低功耗的形式压缩存储在非易失性缓存中，提升压缩效率和系统性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 频繁 缓存 数据压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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