Verbesserung der Ausdauer von nichtflüchtigen Speichern in eingebetteten Systemen

Dieses Buch befasst sich mit der Verbesserung der Lebensdauer von nichtfl chtigen Speichern mit wahlfreiem Zugriff (NVRAM) f r Anwendungen in eingebetteten Systemen. Es beschreibt die Methodik, die optimierte Algorithmen des maschinellen Lernens auf der Grundlage von Arbeitslastvorhersagen und Datenkomprimierungstechniken kombiniert, um die Lebensdauer von NVRAM zu verl ngern. Das Framework nutzt ein auf Instruction Per Cycle basierendes Dynamic Pattern Compression-Modell zur Analyse und Komprimierung von Arbeitslasten sowie ein Workload Hybrid Energy Adaptive Learning-Modell zur Kategorisierung und weiteren Komprimierung von Daten f r die Speicherung. Das Buch bietet eine L sung zur Verbesserung der NVRAM-Ausdauer, die f r die Leistung eingebetteter Ger te von entscheidender Bedeutung ist, indem es die Arbeitslastvorhersage und die effiziente Komprimierung ber cksichtigt.