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基于強化學習的頻繁寫緩存數據壓縮方法

1163   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:00:52
本發明公開了一種基于強化學習的頻繁寫緩存數據壓縮方法，以此更好的解決非易失性緩存中數據壓縮存儲的問題。包括如下步驟：S1：對于每一次緩存寫請求訪問操作，將寫強度和復用局部性信息記錄在數據收集模塊；S2：構建強化學習模式選擇算法，選擇適合壓縮的模式，將選擇的模式信息記錄在預測表中；S3：根據預測表中緩存數據的壓縮標志位，如果待寫數據適合壓縮，則將其壓縮后存儲在緩存中，下次讀取該數據時，根據該信息還原被壓縮數據；S4：基于霍夫曼編碼的數據壓縮算法壓縮待存儲的數據；S5：返回至步驟S1，繼續下一次訪問緩存操作，直至該任務執行完畢。本發明所提出的強化學習方法獲取頻繁寫數據，以低功耗的形式壓縮存儲在非易失性緩存中，提升壓縮效率和系統性能。
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聲明：
“基于強化學習的頻繁寫緩存數據壓縮方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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