Migliorare la resistenza della memoria non volatile nei sistemi embedded
Basato sull'apprendimento automatico ottimizzato e sulle tecniche di compressione
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Questo libro è incentrato sul miglioramento della resistenza della memoria ad accesso casuale non volatile (NVRAM) per le applicazioni dei sistemi embedded. Descrive la metodologia che combina algoritmi di apprendimento automatico ottimizzati basati sulla previsione del carico di lavoro e tecniche di compressione dei dati per prolungare la durata della NVRAM. Il framework utilizza un modello di Dynamic Pattern Compression basato su Instruction Per Cycle per analizzare e comprimere i carichi di lavoro, nonché un modello di Workload Hybrid Energy Adaptive Learning per categorizzare e comprimer...
Questo libro è incentrato sul miglioramento della resistenza della memoria ad accesso casuale non volatile (NVRAM) per le applicazioni dei sistemi embedded. Descrive la metodologia che combina algoritmi di apprendimento automatico ottimizzati basati sulla previsione del carico di lavoro e tecniche di compressione dei dati per prolungare la durata della NVRAM. Il framework utilizza un modello di Dynamic Pattern Compression basato su Instruction Per Cycle per analizzare e comprimere i carichi di lavoro, nonché un modello di Workload Hybrid Energy Adaptive Learning per categorizzare e comprimere ulteriormente i dati per la memorizzazione. Il libro fornisce una soluzione per migliorare la resistenza della NVRAM, fondamentale per le prestazioni dei dispositivi embedded, affrontando la previsione del carico di lavoro e la compressione efficiente.
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