一种支持大页的层次化DRAMNVM混合内存系统
来源：计算机研究与发展杂志2018年第9期北京时间：
作者：陈吉,刘海坤,王孝远,张宇,廖小飞,金海,
摘要：随着大数据应用的涌现，计算机系统需要更大容量的内存以满足大数据处理的高时效性需求.新型非易失性存储器(non-volatilememory，NVM)结合传统动态随机存储器(dynamicrandomaccessmemory,DRAM)组成的混合内存系统具有内存容量大、功耗低的优势，因而得到了广泛关注.大数据应用同时也面临着旁路转换缓冲器(translationlookasidebuffer,TLB)缺失率过高的性能瓶颈.大页可以有效降低TLB缺失率，然而，在混合内存中支持大页面临着大页迁移开销过大的问题.因此，设计了一种支持大页和大容量缓存的层次化混合内存系统：DRAM和NVM分别使用4KB和2MB粒度的页面分别进行管理，同时在DRAM和NVM之间实现直接映射.设计了基于访存频率的DRAM缓存数据过滤机制，减轻了带宽压力.提出了基于内存实时信息的动态热度阈值调整策略，灵活适应应用访存特征的变化.实验显示：与使用大页的全NVM内存系统和缓存热页(cachinghotpage,CHOP)系统相比平均有69.9%和15.2%的性能提升，而与使用大页的全DRAM内存系统相比平均只有8.8%的性能差距.
关键词：动态随机存储器, 非易失性存储器, 混合内存, 大页, 缓存过滤,
