用深度学习解决冯-诺依曼结构内存性能瓶颈

在计算机结构的设计中，很多问题涉及使用预测和启发式规则，内存预取就是其中的一个经典问题。内存预取将指令和数据在被微处理器实际使用前，预先置于存取速度更快的内存中。因为在冯·诺伊曼结构计算机中，微处理器的运算速度要比内存访问速度高出数个数量级，因此内存预取是一个关键的瓶颈问题，也被称为“内存墙”（Memory Wall）。有统计表明，计算机中50%的计算周期是在等待数据加载到内存中。为解决内存墙的问

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