提供待检索的数据的制作方法
【专利说明】提供待检索的数据
【背景技术】
[0001] 现代计算系统已经发展到包括多种存储器件。例如，计算系统可以包含非易失性 存储器件和几个易失性存储器件。在许多计算系统中，非易失性存储器件具有比易失性存 储器件大的储存容量。然而，储存于非易失性存储器件中的数据的存取时间可能比储存于 易失性存储器件中的数据的存取时间慢。因此，一些计算系统将来自非易失性存储源的数 据的副本储存于易失性存储源中。于是处理器可以试图在请求来自较慢的非易失性存储源 之前请求来自易失性存储源的数据。然而，预测处理器可能请求哪个数据可能是困难的。此 夕卜，如果被储存的数据没有被处理器请求，则将来自非易失性存储器件的数据储存于易失 性存储器中可能是低效的。
【附图说明】
[0002] 在下面的详细描述中并参考附图描述了特定实例，在附图中： 图1是能够提供待检索的数据的计算系统的实例的框图； 图2是示出用于提供待检索的数据的方法的实例的过程流程图； 图3是示出用于初始化提供待检索的数据的系统的方法的实例的过程流程图； 图4是示出在能够提供待检索的数据的系统中的数据流的实例；以及 图5是能够提供待检索的数据的有形的非临时性计算机可读介质的实例。
【具体实施方式】
[0003] 已经开发了多种方法来识别和检索储存于非易失性存储器件中的数据的副本。例 如，一些方法基于由处理器请求的数据从非易失性存储器件识别和检索数据的副本。这些 方法可以储存具有遵循由处理器最后请求的数据的存储地址的连续存储地址的数据的副 本。然而，许多应用可能没有以连续配置储存数据。例如，关系数据库可以将数据储存在表 格中。对于关系数据库的每个表格的数据可以以不连续的配置储存在非易失性存储器中， 因为来自第一数据库表格的行可以储存在来自第二数据库表格的行之后。在该实例中，处 理器可能不可能以连续模式请求数据。因此，检索并将非易失性存储器数据的副本储存在 易失性存储源中的连续方法可能是低效的。
[0004] 本文公开的技术描述了一种用于提供待检索的数据的方法。如本文所提到的，该 数据包括任何数据块、数据页、表格、或可以由处理器请求的任何其他信息。使用连续存储 模块、神经网络模块和条件概率模块来识别待检索的数据。每个模块可以基于试图确定处 理器可能请求哪个数据的计算来识别待检索的预期数据。然后确定在每个模块中识别的预 期数据的组合以提供处理器可能请求的准确预期数据。这些模块的组合可以通过将最可能 由处理器请求的数据的副本提供给快速存储器件来提高计算系统的效率。
[0005] 图1是可以用于提供待检索的数据的计算系统100的实例的框图。计算系统100 可以包括例如移动电话、膝上型计算机、台式计算机或平板电脑等等。计算系统100可以包 括适于执行储存的指令的处理器102。处理器102可以是单核处理器、多核处理器、计算集 群或任何数量的其他适当的配置。
[0006] 处理器102可以通过系统总线104 (例如PCI、快速PCI、HyperTransport?、串行 ATA等等）连接到适于将计算系统100连接到一个或多个输入/输出（I/O)装置108的I/ 〇装置接口 106。I/O装置108可以包括例如键盘和指示装置，其中指示装置可以包括触摸 板或触摸屏等等。I/O装置108可以是计算系统100的内建部件，或者可以是在外部连接到 计算系统100的装置。
[0007] 处理器102还可以通过系统总线104链接到适于将计算系统100连接到显示装置 112的显示接口 110。显示装置112可以包括作为计算系统100的内建部件的显示屏幕。 显示装置112还可以包括计算机监控器、电视机或投影仪等等，其在外部连接到计算系统 100。另外，处理器102还可以通过系统总线104链接到网络接口卡（NIC)114。NIC 114可 以适于通过系统总线104将计算系统100连接到网络(未描绘)。该网络(未描绘)可以是广 域网（WAN)、局域网（LAN)或因特网等等。
[0008] 处理器首先在存储器116中搜索被请求的数据。存储器116可以包括随机存取存 储器(例如 SRAM、DRAM、SONOS、eDRAM、EDO RAM、DDR RAM、RRAM、PRAM 等等)、只读存储器(例 如掩模ROM、PROM、EPROM、EEPROM等等)、闪速存储器、非易失性存储器或任何其他合适的存 储系统。如果被请求的指令或数据没有位于存储器116中，则处理器102可以在储存装置 118中搜索被请求的指令或数据。储存装置118可以包括硬盘驱动器、光驱、USB闪速驱动 器、驱动器阵列或其任何其他适当的组合。在一些实例中，储存装置118可以包含用于计算 系统100的所有储存的指令和数据。储存装置118还可以包括存储管理器120,其包括神 经网络模块122、条件概率模块124和连续存储模块126。存储管理器120可以基于神经网 络模块122、连续存储模块126和条件概率模块124提供待从储存机构106检索的数据并 将该数据储存在存储器116中。神经网络模块122、连续存储模块126和条件概率模块124 可以识别最有可能被处理器102请求的数据。
[0009] 应当理解图1的框图并不旨在表明计算系统100包括图1中所示的所有部件。更 确切地说，计算系统100可以包括较少的部件或未在图1中示出的另外的部件(例如，另外 的存储器件、视频卡、另外的网络接口等)。此外，存储管理器120的任何功能可以部分地或 完全地在硬件中或在处理器102中实施。例如，所述功能可以利用专用集成电路、在实施于 处理器102中的逻辑中或者在外围装置上的协处理器中等等来实施。
[0010] 图2是示出用于提供待检索的数据的方法的实例的过程流程图。方法200可以用 于提供通过使用计算系统(例如图1中描述的计算系统100)检索的数据。方法200可以由 存储管理器120实施，存储管理器120可以部分地基于神经网络模块和条件概率模块来提 供待检索的数据。
[0011] 在块202处，检测数据检索请求。如本文所提到的，数据检索请求可以包括检索数 据(例如数据块、数据页、数据表格或与数据相关的信息）的请求。例如，数据检索请求可以 包括检索有可能被处理器请求的指令。在一些实例中，数据检索请求可以识别储存机构中 的将被复制并被储存在存储器件中的数据。在这些实例中，存储器件可以比储存装置更快。 通过将数据的副本储存在存储器件中，处理器可以以较短的时间段存取被请求的数据。
[0012] 在块204处，连续存储模块识别第一组预期数据。可以通过识别由处理器最后存 取的数据块的存储地址并基于由处理器最后存取的数据块的存储地址检索下一个连续数 据块来识别该第一组预期数据。例如，连续存储模块可以检测储存在储存机构的存储地址N 处的处理器最后存取的数据。连续存储模块然后可以检索驻留在储存机构的存储地址N+1 处的数据并将所检索的数据的副本储存在存储器中。在一些实例中，连续存储模块可以基 于位于由处理器最后存取的数据块的存储地址之后的连续存储地址来检索数据块的范围。 通过将连续数据的副本储存在存储器中，连续存储模块可以提高指令的执行速度，因为处 理器可以从存储器件而不是从较慢的储存装置请求数据。
[0013] 在块206处，确定神经网络模块和条件概率模块是否被初始化。如本文所提到的， 神经网络模块包括互连的神经元组。如本文所提到的，神经元包括具有一个或多个输入和 一个或多个输出的装置。在一些实例中，神经元可以包括数学函数或任何其他适当的数学 计算。神经元可以将数学函数或计算应用于一组输入并返回输出。例如，神经元可以包括 多项式函数，该多项式函数包括代表不同输入值的几个变量。在一些实例中，所述输入值可 以是用于有可能由处理器请求的数据块的存储地址。然后多项式函数可以计算代表最有可 能由处理器请求的数据块的输出。在其他实例中，神经元可以返回代表有可能由处理器请 求的一组数据块的多个输出。
[0014] 如本文所提到的，条件概率模块可以包括矩阵或条件概率的任何其他适当表示。 如本文所提到的，条件概率包括基于第二事件的发生的一个事件的概率。例如，给定B的 情况下A的条件概率是如果已知B已经发生时A的概率。在一些实例中，给定B的情况下 A的条件概率是如果已知数据点B已经由处理器请求时另一数据点A正由处理器请求的概 率。条件概率模块可以基于先前已经被请求的其他数据块来提供数据块正由处理器请求的 条件概率。如果神经网络模块和条件概率模块已经被初始