面向图像应用的非易失性主存中降低位写入的高效相似性感知压缩
硬件体系结构
2019-05-08 v1 性能
摘要
图像位图已广泛用于内存应用中，消耗大量存储空间与能量。相较于传统 DRAM，非易失性存储器（NVMs）因在容量与功耗节省方面的显著特性而适于位图存储。然而，NVMs 的写入延迟与能耗高于读取。尽管在写入访问时在线压缩 NVMs 中的数据可减少位写入，现有精确或近似压缩方案因位图数据的不规则模式与数据差异，对位图数据性能提升有限。我们观察到包含位图的数据因相邻像素内容相似而呈现像素级相似性。利用像素级相似性，我们提出 SimCom，一种硬件层高效相似性感知压缩方案，对每个写入访问进行在线压缩。SimCom 背后的思想是将连续相似字压缩为带游程的基字对。借助图像领域知识，SimCom 自适应选择适当压缩模式，以在图像质量与内存性能间实现高效权衡。我们在 GEM5 结合 NVMain 上实现 SimCom，并以真实负载评估性能。结果表明，与最先进的 FPC 和 BDI 相比，SimCom 减少 33.0%、34.8% 写入延迟，节省 28.3%、29.0% 能耗，且仅带来 3% 的微小质量损失。
引用
@article{arxiv.1905.02487,
title = {Efficient Similarity-aware Compression to Reduce Bit-writes in Non-Volatile Main Memory for Image-based Applications},
author = {Zhangyu Chen and Yu Hua and Pengfei Zuo and Yuanyuan Sun and Yuncheng Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02487},
year = {2019}
}
备注
14 pages, 21 figures