内存计算研究进展（来自中国科学 信息科学）
随着应用数据处理需求的激增, 在传统冯 · 诺依曼 (von Neumann) 体系结构中, 处理器到主存 之间的总线数据传输逐渐成为瓶颈. 不仅如此, 近年来兴起的数据密集型应用, 如神经网络和图计算 等, 呈现出较严重的数据局部性, 缓存命中率低. 在这些新兴数据密集型应用的处理过程中, 中央处 理器到主存间的数据传输量大, 导致系统的性能不佳且能耗变高.
文件下载
评论信息
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明