Utilization+Hotness+Dirty-Aware Policy (UHDoff). As observed in Sectio translation - Utilization+Hotness+Dirty-Aware Policy (UHDoff). As observed in Sectio Thai how to say

Utilization+Hotness+Dirty-Aware Pol

Utilization+Hotness+Dirty-Aware Policy (UHDoff). As observed in Section 4, using the
utilization alone to determine the power state would lose some power-off opportunities
when the referenced cache lines are seldom reused. The hotness characteristic can
help to identify these seldom reused slices, and powering off these slices can further
reduce the leakage power. Moreover, with similar utilization and hotness, the slice with
fewer dirty cache lines would incur a lower writeback penalty before shutting down
the cache slice. Therefore, the UHDoff policy considers all three factors when deciding
when and which slice should be disabled to save power, as illustrated in Figure 10
and Algorithm 1. We first select the power-off victims from the slices with less than
Uth utilization (lines 6 to 13). If there is no low-utilization slice, we instead select the
power-off victims from the slices with less than Hth hotness (lines 14 to 23). Among
the power-off victims, at most Noff slices with fewer dirty cache lines are chosen to be
turned off (lines 25 to 32). In order to maintain the inclusion property, at least MinOn
slices stay at the power-on state to guarantee that the LLC size is larger than the upperlevel
caches. In this algorithm, we first consider turning off the low-utilization slices,
then the cold slices. The reason is that the utilization fails to capture the power-off
opportunity of the seldom reused slices for the workloads with large memory footprint,
while the hotness metric can help to identify these less frequently accessed slices, as
illustrated in Section 4. The dirty metric is then used to select the slice that incurs
lower writeback overhead. We analyze the impact o
0/5000
From: -
To: -
Results (Thai) 1: [Copy]
Copied!
ใช้ + Hotness + สกปรกตามนโยบาย (UHDoff) เท่าที่สังเกตใน 4 ส่วน ใช้การใช้ประโยชน์เพียงอย่างเดียวเพื่อตรวจสอบสถานะพลังงานจะสูญเสียโอกาสบางปิดเมื่อแคชอ้างอิงบรรทัดจะค่อยนำกลับมาใช้ ลักษณะ hotness สามารถช่วยในการระบุเหล่านี้ค่อยนำกลับมาใช้ชิ้น และเปิดปิดชิ้นเหล่านี้สามารถเพิ่มเติมลดพลังงานรั่วไหล นอกจากนี้ กับใช้ประโยชน์คล้ายคลึงกัน และ hotness ชิ้นด้วยบรรทัดแคสกปรกน้อยลงจะใช้การลงโทษในการเขียนกลับล่างก่อนที่จะปิดชิ้นแคช ดังนั้น นโยบาย UHDoff พิจารณาปัจจัยทั้งสามประการในการตัดสินใจเมื่อและชิ้นใดควรปิดเพื่อประหยัดพลังงาน ดังที่แสดงในรูปที่ 10และอัลกอริทึม 1 เราเลือกเหยื่อปิดจากชิ้นมีน้อยกว่าUth ใช้ประโยชน์ (สาย 6-13) ถ้ามีชิ้นใช้ประโยชน์ต่ำไม่ เราแทนเลือกปิดเหยื่อจากชิ้นต่ำกว่า Hth hotness (บรรทัด 14-23) ระหว่างเหยื่อปิด มากที่สุดชิ้น Noff ข้อแคสกปรกน้อยลงจะเลือกให้เป็นปิด (สาย 25-32) รักษาคุณสมบัติรวม น้อย MinOnชิ้นอยู่ที่พลังงานในสถานะเพื่อรับประกันว่า LLC ขนาดใหญ่กว่า upperlevelแคช ในอัลกอริทึมนี้ เราต้องพิจารณาปิดชิ้นใช้ประโยชน์ต่ำแล้วชิ้นเย็น เหตุผลคือ ว่า ใช้ล้มเหลวในการจับภาพการปิดโอกาสของชิ้นค่อย reused สำหรับเวิร์กกับรอยเท้าขนาดใหญ่หน่วยความจำในขณะที่การวัด hotness สามารถ ช่วยในการระบุเหล่านี้น้อยกว่าเข้าถึงชิ้น เป็นภาพประกอบใน 4 ส่วน วัดสกปรกแล้วใช้เลือก slice ที่ใช้ต่ำกว่าในการเขียนกลับค่าใช้จ่ายในการ เราวิเคราะห์ o ผลกระทบ
Being translated, please wait..
Results (Thai) 2:[Copy]
Copied!
การใช้ประโยชน์ + + Hotness นโยบายสกปรก-Aware (UHDoff) ในฐานะที่เป็นข้อสังเกตในมาตรา 4 โดยใช้การใช้ประโยชน์เพียงอย่างเดียวในการตรวจสอบอำนาจรัฐจะสูญเสียโอกาสในการปิดบางส่วนเมื่อเส้นแคชจะถูกนำกลับมาใช้อ้างอิงไม่ค่อย ลักษณะความร้อนสามารถช่วยในการระบุชิ้นเหล่านี้นำกลับมาใช้ไม่ค่อยเปิดเครื่องและปิดชิ้นเหล่านี้ยังสามารถลดการใช้พลังงานการรั่วไหล นอกจากนี้ยังมีการใช้งานที่คล้ายกันและความร้อนชิ้นกับสายแคชสกปรกน้อยจะก่อให้เกิดโทษ writeback ต่ำก่อนปิดชิ้นแคช ดังนั้นนโยบาย UHDoff พิจารณาทั้งสามปัจจัยในการตัดสินใจเมื่อใดและที่ชิ้นควรจะปิดการใช้งานเพื่อประหยัดพลังงานดังแสดงในรูปที่10 และอัลกอริทึม 1. ก่อนอื่นเราเลือกปิดที่ตกเป็นเหยื่อจากชิ้นที่มีน้อยกว่าการใช้Uth (เส้น 6 13) ถ้าไม่มีชิ้นต่ำการใช้ประโยชน์แทนเราเลือกปิดที่ตกเป็นเหยื่อจากชิ้นที่มีน้อยกว่า Hth ความร้อน (เส้น 14-23) ในบรรดาผู้ที่ตกเป็นเหยื่อปิดที่ชิ้น Noff มากที่สุดกับสายการแคชสกปรกน้อยกว่าจะเลือกที่จะปิด(เส้น 25-32) เพื่อรักษาสถานที่ให้บริการรวมอย่างน้อย MinOn ชิ้นอยู่ที่อำนาจรัฐจะรับประกันได้ว่าขนาด LLC มีขนาดใหญ่กว่า upperlevel แคช ในขั้นตอนวิธีนี้เราพิจารณาปิดชิ้นต่ำการใช้ประโยชน์แล้วชิ้นเย็น เหตุผลก็คือว่าการใช้ล้มเหลวในการจับปิดโอกาสของชิ้นไม่ค่อยนำกลับมาใช้สำหรับงานที่มีขนาดใหญ่รอยความทรงจำ, ในขณะที่ตัวชี้วัดความร้อนสามารถช่วยในการระบุชิ้นเหล่านี้เข้าถึงได้บ่อยตามที่แสดงไว้ในมาตรา 4 ตัวชี้วัดที่สกปรก ที่ใช้แล้วเพื่อเลือกชิ้นที่เกิดขึ้นจากค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่าwriteback เราวิเคราะห์ผลกระทบแ


















Being translated, please wait..
Results (Thai) 3:[Copy]
Copied!
การใช้ความร้อนสกปรกทราบนโยบาย uhdoff ) เท่าที่สังเกตในส่วนที่ 4 ใช้
ใช้คนเดียวเพื่อตรวจสอบอำนาจรัฐจะสูญเสียโอกาสปิด
เมื่ออ้างอิงแคชเส้นจะไม่ค่อยซ้ำกัน . ว่าสามารถช่วยในการระบุลักษณะเหล่านี้มักจะ
2 ชิ้น และชิ้นเหล่านี้สามารถเปิดปิดต่อไป
ลดการรั่วไหลของพลังงาน นอกจากนี้ด้วยการใช้ที่คล้ายกัน ทางชิ้นกับ
น้อยกว่าเส้นสกปรกแคชจะถูกปรับลด writeback ก่อนปิดเครื่อง
แคชชิ้น ดังนั้น uhdoff นโยบายพิจารณาทั้ง 3 ปัจจัยในการตัดสินใจ
เมื่อและที่ชิ้นควรปิดเพื่อประหยัดพลังงาน ตามที่แสดงในรูปที่ 10
และขั้นตอนวิธี 1 แรกที่เราเลือกค่ะ เหยื่อจากชิ้นน้อยกว่า
การใช้ภะ ( 6 สาย 13 ) ถ้าไม่มีการใช้น้อยชิ้นเราแทนเลือก
ปิดเหยื่อจากชิ้นน้อยกว่าแท้จริงความเผ็ด ( สาย 14 - 23 ) ระหว่าง
ปิดเหยื่อ มากที่สุดจาก ชิ้นกับน้อยสกปรกแคชสายที่จะได้รับเลือก
ปิด ( สาย 25 - 32 ) ในการรักษา รวมคุณสมบัติ อย่างน้อย minon
ชิ้นอยู่ที่อำนาจรัฐ เพื่อรับประกันว่า สำหรับขนาดมีขนาดใหญ่กว่า upperlevel
แคช . ในขั้นตอนนี้ เราพิจารณาก่อนปิดชิ้นใช้น้อย
จากนั้น ชิ้น เย็น เหตุผลก็คือการไม่จับค่ะ
โอกาสของไม่ค่อยซ้ำชิ้นสำหรับงานที่มีรอยเท้าหน่วยความจำขนาดใหญ่
ในขณะที่ความร้อนซึ่งสามารถช่วยในการระบุเหล่านี้น้อยกว่าเข้าถึงชิ้นตามที่
ภาพประกอบ ในมาตรา 4 ตัวชี้วัดที่สกปรกแล้วใช้เลือก Slice ที่ incurs
ลด writeback ค่าโสหุ้ย เราวิเคราะห์ผลกระทบ โอ
Being translated, please wait..
 
Other languages
The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: