基于强化学习方法的访存调度算法_邱东黎

资 源 简 介

基于强化学习方法的访存调度算法_邱东黎

详 情 说 明

邱东黎提出的基于强化学习方法的访存调度算法是一项将人工智能技术应用于计算机体系结构的创新研究。该算法突破了传统调度策略的局限性，通过智能学习机制动态优化内存访问效率。

在计算机系统中，访存调度直接影响着整体性能。传统方法往往采用固定规则或简单启发式算法，难以应对复杂多变的内存访问模式。而强化学习的引入使得调度器能够像人类学习一样，通过不断试错来积累经验。

该算法的核心思想是将访存请求序列建模为马尔可夫决策过程，调度器作为智能体，通过观察当前系统状态选择最优的调度动作。每个调度决策都会获得相应的奖励反馈，经过大量训练后，算法能自动发现高效的调度策略。

相比静态算法，这种基于强化学习的方法展现出三大优势：适应不同工作负载的动态调整能力、对长序列访存模式的全局优化视角，以及持续自我改进的学习特性。实验数据显示，在处理不规则内存访问模式时，该算法能显著降低访存延迟。

这类研究代表了计算机体系结构优化的新方向，将机器学习与传统系统设计相结合，为解决内存墙等瓶颈问题提供了新思路。