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首页> 外文期刊>EURASIP journal on embedded systems >Data Cache-Energy and Throughput Models: Design Exploration for Embedded Processors
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Data Cache-Energy and Throughput Models: Design Exploration for Embedded Processors

机译：数据高速缓存能量和吞吐量模型：嵌入式处理器的设计探索

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Most modern 16-bit and 32-bit embedded processors contain cache memories to further increase instruction throughput of the device. Embedded processors that contain cache memories open an opportunity for the low-power research community to model the impact of cache energy consumption and throughput gains. For optimal cache memory configuration mathematical models have been proposed in the past. Most of these models are complex enough to be adapted for modern applications like run-time cache reconfiguration. This paper improves and validates previously proposed energy and throughput models for a data cache, which could be used for overhead analysis for various cache types with relatively small amount of inputs. These models analyze the energy and throughput of a data cache on an application basis, thus providing the hardware and software designer with the feedback vital to tune the cache or application for a given energy budget. The models are suitable for use at design time in the cache optimization process for embedded processors considering time and energy overhead or could be employed at runtime for reconfigurable architectures.
机译：大多数现代16位和32位嵌入式处理器都包含高速缓存，以进一步提高设备的指令吞吐量。包含高速缓存的嵌入式处理器为低功耗研究团体提供了一个机会，可以对高速缓存能耗和吞吐率的影响进行建模。为了最佳的高速缓冲存储器配置，过去已经提出了数学模型。这些模型中的大多数模型非常复杂，足以适应运行时缓存重新配置等现代应用程序。本文改进并验证了先前提出的用于数据高速缓存的能量和吞吐量模型，该模型可用于输入量相对较小的各种高速缓存类型的开销分析。这些模型基于应用程序分析数据缓存的能量和吞吐量，从而为硬件和软件设计人员提供对于在给定的能量预算下调整缓存或应用程序至关重要的反馈。考虑到时间和能源开销，这些模型适合在设计时用于嵌入式处理器的缓存优化过程中，或者可以在运行时用于可重配置体系结构。

著录项

  • 来源
    《EURASIP journal on embedded systems》 |2009年第2009期|P.17.1-17.7|共7页
  • 作者

    Muhammad Yasir Qadri; Klaus D. McDonald-Maier;

  • 作者单位

    School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester CO4 3SQ, UK;

    rnSchool of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester CO4 3SQ, UK;

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