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Exploring Innovative Feedback Engines for Memory Prediction

Pietro Venditti

Exploring Innovative Feedback Engines for Memory Prediction.

Rel. Mariagrazia Graziano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettronica (Electronic Engineering), 2023

Abstract:

Technology improvements and new architectural trends have led to a remarkable increase in processors’ performances. In particular, faster processor execution time requires memories to keep up with its speed. Otherwise, these would become the bottleneck in performance improvement. However, the technological progress has not yielded such a raise in memory performance, increasing the impact of memory latency as a bottleneck in performance improvements. In order to reduce the e

Relatori: Mariagrazia Graziano
Anno accademico: 2022/23
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 60
Informazioni aggiuntive: Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettronica (Electronic Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-29 - INGEGNERIA ELETTRONICA
Ente in cotutela: INSTITUT EURECOM (FRANCIA)
Aziende collaboratrici: ARM France SAS
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/26692
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