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Main memory controller with multiple media technologies for big data workloads

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Main memory controller with multiple media technologies for big data workloads

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Avargues, MA.; Lurbe-Sempere, M.; Petit Martí, SV.; Gómez Requena, ME.; Yang, R.; Zhu, X.; Wang, G.... (2023). Main memory controller with multiple media technologies for big data workloads. Journal of Big Data. 10(1). https://doi.org/10.1186/s40537-023-00761-0

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/205507

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Metadatos del ítem

Título: Main memory controller with multiple media technologies for big data workloads
Autor: Avargues, Miguel A. Lurbe-Sempere, Manel Petit Martí, Salvador Vicente Gómez Requena, María Engracia Yang, Rui Zhu, Xiaoping Wang, Guanhao Sahuquillo Borrás, Julio
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] SRAM and DRAM memory technologies have been dominant in the implementations of memory subsystems. In recent years, and mainly driven by the huge memory demands of big data applications, NVRAM technology has emerged ...[+]
Palabras clave: Gem5 simulator , NVMain simulator , Main memory , NVRAM media
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Journal of Big Data. (eissn: 2196-1115 )
DOI: 10.1186/s40537-023-00761-0
Editorial:
SpringerOpen
Versión del editor: https://doi.org/10.1186/s40537-023-00761-0
Coste APC: 1690
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-123627OB-C51/ES/MEJORA DEL PROCESADOR, SUBSISTEMA DE MEMORIA, ACELERADORES Y REDES/
info:eu-repo/grantAgreement/HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD//TC20210705020//SIMULATED HYBRID MEMORY CONTROLLER (SHMC) AND PREFETCHING TC20210705020/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//TED2021-130233B-C32//SERVIDORES Y REDES CON ALTA EFICIENCIA ENERGETICA PARA CENTROS DE PROCESOS DE DATOS/
Agradecimientos:
This work has been partially supported by Huawei under Agreement No: TC20210705020, by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovacion and European ERDF under grants PID2021-123627OB-C51 and TED2021-130233B-C32.
Tipo: Artículo

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