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动态随机存储器(DRAM)具有速度快、密度高、成本低的优势,被广泛应用于计算机的主存.DRAM采用电容作为存储单元,电容电荷的多少表示数字“0”或“1”.由于存在漏电现象,电容里的电荷会缓慢流失,造成数据丢失.为保证数据正确性,DRAM采用周期性的刷新操作,在数据丢失前,把数据读出然后重新写入存储单元.刷新操作会阻碍正常访存的执行,造成性能上的开销;同时刷新操作会消耗额外的功耗,带来功耗上的开销.刷新的开销与DRAM密度相关:在过去,当DRAM密度较小时,需要刷新的存储单元数较少,刷新开销很小,并未引起关注;但是,随着摩尔定律的发展,DRAM密度越来越大,目前已发展到千兆比特级别,其刷新周期并没有改善,单位时间内需要刷新的存储单元数越来越多,从而使刷新带来的性能和功耗开销越来越严重.刷新问题目前得到了工业界和学术界的广泛关注.首先介绍了目前DRAM的刷新方式和开销,以及工业界已经实现的一些改进;然后把工业界和学术界提出的众多优化方法分为“减轻刷新操作对访存的阻塞”和“减少不必要的刷新操作”两大类,分别进行了分析和总结;最后给出了关于智能刷新管理的总结和展望. 相似文献
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通过试验,探讨了化学激发作用对磨细矿渣活性的影响,采用CaO,NaOH,KAl(SO4)2·12H2O,Na2SO4四种化学试剂,主要研究了不同化学试剂对磨细矿渣不同的试验效果,为类似研究奠定了基础。 相似文献
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广西某铅锌矿属铅低锌高、微细粒嵌布的难分离铅锌矿,铅品位为0.88%、锌品位为9.19%。主要含锌矿物为闪锌矿,含铅矿物较复杂,主要为脆硫锑铅矿、硫锑铅矿和方铅矿,且嵌布粒度极微细。为了高效开发利用该矿石资源,对该矿石进行了铅、锌分离回收试验研究。结果表明:在磨矿细度为-0.074 mm占80%的情况下,采用1粗2扫3 精选铅,1粗2扫3 精选锌,铅、锌1次精选尾矿和1次扫选精矿合并返回再磨,其余中矿顺序返回流程处理该矿石,最终获得了锌品位为48.05%、锌回收率为91.13%的锌精矿,以及铅品位为26.63%、锑品位为21.80%、铅回收率为87.46%、锑回收率为86.30%的铅锑精矿,铅锑精矿铅含量较低的原因与矿石中主要含铅矿物脆硫锑铅矿和硫锑铅矿理论含铅量较低、嵌布粒度极微细有关,不适合细磨深选。 相似文献
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Grid与P2P混合计算环境下基于推荐证据推理的信任模型 总被引:27,自引:5,他引:22
在Grid与P2P混合计算环境(Grid & P2P)中,Grid节点提供有QoS保证的服务,而P2P节点的 计算资源属于自主贡献资源,不提供QoS保证,用户不为自己的行为承担任何责任,因此节 点间的信任关系很难通过传统的信任机制来建立.参考社会学的人际关系信任模型,通过在G rid & P2P中建立信任推荐机制,并利用D-S理论对推荐证据进行综合处理来解决该问题.分 析及仿真实验说明,基于推荐证据推理的信任模型可以简单有效地解决Grid & P2P中的信任 问题. 相似文献
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分析了大体积混凝土施工中粉煤灰应用的技术原理,通过具体工程实例,从原材料情况,混凝土配合比设计等方面探讨了大体积混凝土施工中粉煤灰的应用,得出了大体积混凝土由于粉煤灰的掺加成功削减了水泥水化热的释放,有效控制了混凝土裂缝产生的结论。 相似文献
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蒙古某高铁、高硫铁闪锌矿石中金属矿物主要有磁铁矿、闪锌矿、黄铁矿等,闪锌矿呈不规则粒状分布,与黄铁矿、磁铁矿等嵌布关系密切,现场采用1粗3精2扫、精选1尾矿返回至磨矿的中矿顺序返回流程选锌,生产指标偏低。为改善选锌指标,进行了选锌药剂用量及闭路流程优化前后选锌效果对比试验。结果表明,在相同药剂制度情况下,模拟现场闭路流程可取得锌品位为50.98%、回收率为91.10%的锌精矿;将现场扫选1精矿也返回磨矿的优化流程可取得锌品位为52.02%、回收率为92.39%的锌精矿,工艺流程的优化使锌精矿锌品位和锌回收率分别提高了1.04和1.29个百分点。 相似文献
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