Overview

Эта книга посвящена повышению выносливости энергонезависимой памяти с произвольным доступом (NVRAM) для приложений встраиваемых систем. В ней описывается методология, сочетающая оптимизированные алгоритмы машинного обучения, основанные на прогнозировании рабочей нагрузки, и методы сжатия данных для увеличения срока службы NVRAM. Для анализа и сжатия рабочих нагрузок используется модель динамического сжатия шаблонов на основе Instruction Per Cycle, а также модель адаптивного обучения Workload Hybrid Energy для категоризации и дальнейшего сжатия данных для хранения. Книга предлагает решение для повышения выносливости NVRAM, которая имеет решающее значение для производительности встраиваемых устройств, за счет прогнозирования рабочей нагрузки и эффективного сжатия.