核心观点与关键数据
运行时内存管理
- 分层记忆：通过分层内存管理，优化内存带宽、容量和每核带宽，解决内存成本过高及利用率低的问题。
- NUMA 域和页面迁移：暴露于 Hypervisor 和客户机，操作系统和应用程序可辅助优化。基于 ACPI 对象的内存子系统，支持 SRAT、缝翼和 HMAT。
- 页面迁移：远内存和近内存之间的活动页面迁移，通过 Focused DMA 将数据集从远内存传输到近内存，硬件管理热数据集，近内存 Miss 重定向到远内存。
- 组合硬件/软件跟踪：通过硬件和软件组合跟踪内存页面活动/“热度”，安全处理器作为信任根执行迁移，HV/Guest 授权迁移。
多类型内存管理
- 持久记忆：PMEM 感知应用程序，减少数据移动，实现电源故障恢复和 DB 加载时间优化。
- 全局持久数据刷新 (GPF)：基本持续冲洗 (BPF) 与增强型耐力区域关联，适用于滞留量有限的系统。
- 基本耐力地区：无应用程序意识，需要软件参与定期数据冲洗。
- 合并的内存/存储操作：在电源故障情况下不丢失数据，实现全程满内存，电池保持控制，脏页面跟踪可加快数据传输。
- 无盘服务器：基于软件的内存分层选择，实现密度、功耗、延迟、定价的可扩展性设计，高性能存储支持 64B 到 512B，透明集成应用。
运行时内存分配/库
- 织物连接存储器：主机之间内存范围的借入/借出由结构感知 SW 层调节，支持多种结构级内存池/借用，专用和可共享内存范围组合。
- 内存分配层：根据系统/应用程序需求传达内存分配，结构管理器调整设置，主机软件调用热添加/热删除方法。
- 安全处理器：参与保护内存范围独占访问，主机 SW 可直接调用 SP 调整分配。
研究结论
- 可组合分解内存：解决系统内存成本和利用率不足的关键方法。
- 应用透明度：通过抽象化底层基础设施实现有效运行时管理。
- 进一步投资：最大化系统级性能，跨多种应用场景优化可组合和多类型内存结构。
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