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大数据时代催生了很多以数据为中心的技术和应用，这对计算机主存的速度、容量、能耗提出了更高的要求。为了解决传统DRAM（ Dynamic Random Access Memory）内存遇到的瓶颈，由DRAM和非易失性存储NVM（ Non-volatile memory）组成的混合内存技术受到了广泛的关注。在混合内存环境下，缓存的性能至关重要。针对混合内存环境，已有的缓存替换策略研究都是对LRU2思想的改进，虽然考虑了DRAM数据和NVM数据缺失惩罚不对称的现象，但是在面对LRU（ Least recentlyUsed）性能差的负载时也会存在缓存抖动和污染问题，仍然存在优化空间。文中针对不同类型的负载特点，考虑了不同访问模式下DRAM与NVM数据的竟争关系，提出了一种动态可调整的缓存替换策略DLRP（ Dynamic Level Replacement Policy）。该策略在面对不同类型的负载时能动态地选择最优的替换策略，在保持整体命中率较妤的冋时降低了NVM的缺失和写回实验结果表明，相比WBAR策略，DLRP不仅在IPC上有平均16.5%的提升，而且在能耗和写操作数量上分别降低了5.2%和5.1%。
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