基于逻辑度的嵌入式软件访存压力优化方法

叶晓鸿

(厦门华天涉外职业技术学院，福建 厦门 361102)

0 引言

随着嵌入式高阶链接GPU软件访问存储控制技术的发展，结合优化信息管理技术采用云数据库模型进行嵌入式高阶链接GPU软件构造，在分布式的网络结构体系下，结合高阶链接GPU软件的大数据统计分析方法，实现对高阶链接GPU软件的访问存储控制，构建嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力控制模型，提高软件的访问和调度能力.相关的嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力优化控制方法研究受到人们的极大关注[1].

对嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力控制是建立在对嵌入式高阶链接GPU软件访问调度参数分析基础上，建立嵌入式高阶链接GPU软件访问存储的特征规划模型，结合特征分析方法，进行嵌入式高阶链接GPU软件自适应优化访问和特征分析[2]，提取嵌入式高阶链接GPU软件的统计特征量和关联规则特征量[3]，文献[4]中提出采用模糊关联规则检测方法，进行嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力，采用模糊相关性融合调度方法进行嵌入式高阶链接GPU软件自适应优化访问过程中的空间寻址，实现访问存储控制，但该方法进行嵌入式高阶链接GPU软件访问的适应度水平不高，计算开销较大.文献[5]中提出基于组件的嵌入式高阶链接GPU软件自适应优化访问算法，结合动态信息聚类控制，在聚类中心中实现对嵌入式高阶链接GPU软件存储关联规则调度，提高访问控制效果，但该方法进行软件访问存储的压力优化性能不高.

针对上述问题，本文提出基于逻辑度的嵌入式软件访存压力优化方法.首先结合学习排序算法构建嵌入式软件访存的数据检测模型，通过逻辑度排序模型进行嵌入式软件访存压力输出训练优化设计.然后采用逻辑度均衡调度方法，建立嵌入式软件访存压力控制的模糊控制模型，通过分布式数据结构融合技术，实现嵌入式高阶链接GPU软件的访存压力优化.最后进行仿真测试，展示了本文方法在提高嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力优化能力方面的可靠性能.

1 嵌入式高阶链接GPU软件存储结构及数据特征分析

1.1 嵌入式高阶链接GPU软件存储结构

图1 嵌入式高阶链接GPU软件存储结构和访问控制

为了实现基于区块链的嵌入式软件访存压力控制，构建嵌入式软件访存压力控制的信道传输和均衡模型，采用自适应的信道传输控制方法，构建嵌入式高阶链接GPU软件存储分布融合模型，采用实体构架体系分析方法，建立嵌入式高阶链接GPU软件的统计信息分布模型，通过数据集特征分析方法，进行嵌入式高阶链接GPU软件存储的事务项特征提取[6]，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储结构和访问控制的总体结构模型如图1所示.

根据图1所示的嵌入式高阶链接GPU软件存储结构和访问控制的总体结构模型，采用建模训练结构分析方法，基于特征选择[7]，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储的联合特征分布集：

(1)

其中，ft为访问延迟，t为延迟时间，Kg为非负矩阵A的右特征向量，ug为高阶链接GPU软件存储的聚类参数，Ct为高阶链接GPU软件存储的联合分布概率，在候选集的I个项目中，通过结构化数据融合，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储的可靠性参数融合模型，描述为：

Z=fgγ+Ct(λug)

(2)

其中，γ为状态转换分布参数，λ表示对传输系数SPrkSql语句求交集，得到嵌入式高阶链接GPU软件访问存储控制的加权融合参数，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储的优化拓扑数据.

采用大数据融合方法，结合空间访问的参数识别，进行嵌入式高阶链接GPU软件存储控制，提高嵌入式高阶链接GPU访问和优化调度能力[8].

1.2 嵌入式高阶链接GPU软件的访问参数融合

(3)

其中，fi为模糊统计系数，Lg为联合关联分布集，F为程序模块结构参数，(X)ai为文本相似度特征，(X)bi为优化问题的最优值，b为sum归一化参数，s为Z-score 归一化参数，u为匹配误差.

根据上述分析，构建嵌入式高阶链接GPU软件的访问参数融合模型，输出

(4)

2 嵌入式软件访存压力优化

2.1 嵌入式软件访存压力存储控制

采用结构信息参数融合和堆栈跟踪控制的方法，建立嵌入式软件访存压力存储结构模型，当Gh>fi时，嵌入式高阶链接GPU软件控制的区块链融合的期望效用为：

(5)

(6)

其中，f(t)表示图谱参数，c表示软件的访问时间开销，根据频繁I集分布，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储的最佳单项式近似，在多种数据使用场景下，得到嵌入式高阶链接GPU软件存储的知识拓扑分布特征量满足Gh>1，计算由程序模块的历史修复次数度量[10]，采用逻辑度均衡调度方法，建立嵌入式软件访存压力控制的模糊控制模型，通过分布式数据结构融合技术，得到嵌入式软件访存压力存储控制的优化判别模型为：

1)对Gh>1，有嵌入式软件访存压力存储的输出特征满足

∂ρGh/∂c=ρ(Gh)aibi≥1

(7)

2)对Gh=0，有嵌入式软件访存压力分布特征

(8)

3)对Gh≤1，有

∂ρGh/∂c≤1

(9)

因此，Gh是逻辑度系数.由于最小化ρGh，实现细分为查询扩充(query expansion)，得到的h满足收敛，因此在最优点h处取得等号.

2.2 嵌入式高阶链接GPU软件访问存储优化

基于关系型数据库分析方法，构建嵌入式高阶链接GPU软件存储的检测统计特征量，根据上述分析，采用联合寻优方法[11]，嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力控制的迭代函数为：

图2 嵌入式软件访存压力控制的实现流程

(10)

(11)

其中，F为压力分布的幅度，H为输出相似度组成参数，ϑ为时间度量参数，Kj为空间概率分布，R(xi,xj)上式表示为嵌入式软件访存压力控制的优化迭代分布函数，μ为自适应学习权系数，综上分析，实现对嵌入式软件访存压力控制算法的优化设计[12]，实现流程如图2所示.

3 仿真测试

通过Matlab和VC仿真测试，验证本文方法在实现嵌入式高阶链接GPU软件访问存储压力优化的性能，嵌入式高阶链接GPU软件信息采样的空间分布概念格为1 200×1 200，自适应访问调节的参数为0.137，模糊度检测系数为0.609，嵌入式高阶链接GPU软件访问的样本分布如表1所示.

表1 嵌入式高阶链接GPU软件访问的样本分布

根据表1的嵌入式软件访存的数据特征分布，进行嵌入式软件访存压力控制，得到嵌入式软件访存压力状态分布如图3所示.

根据图3的嵌入式软件访存压力状态分布特征，进行嵌入式软件访存压力寻优控制，得到动态分布曲线如图4所示.

图3 嵌入式软件访存压力状态分布

图4 嵌入式软件访存压力寻优控制的动态分布曲线

分析图4得知，本文方法进行嵌入式软件访存压力寻优控制的动态分布特性较好.测试嵌入式软件访存压力控制的收敛参数，见表2.

表2 嵌入式软件访存压力控制的收敛参数

4 结语

在分布式的网络结构体系下，结合高阶链接GPU软件的大数据统计分析方法，实现对高阶链接GPU软件的访问存储控制，本文提出基于逻辑度的嵌入式软件访存压力优化方法.建立嵌入式高阶链接GPU软件的统计信息分布模型，通过数据集特征分析方法，进行嵌入式高阶链接GPU软件存储的事务项特征提取，基于关系型数据库分析方法，构建嵌入式高阶链接GPU软件存储的检测统计特征量，进行嵌入式软件访存压力控制的收敛性较好，计算开销较小.