李鑫，陈璇，黄志球

1. 南京航空航天大学计算机科学与技术学院，江苏 南京 211106；

2. 南京航空航天大学自动化学院，江苏 南京 211106

1 引言

随着大数据的出现及大数据分析技术的发展，大数据应用受到越来越广泛的关注。大数据具有数据量巨大、数据种类繁多、数据价值密度低以及处理数据时效性要求高等特点[1]。大数据应用需要执行大量计算工作，同时对大数据的处理与存储也有着低时延、低开销、高效率等需求。现在无论是数据中心里的超级计算机还是个人计算机都利用以动态随机存取存储器（dynamic random access memory，DRAM）为核心构成的内存架构来管理和存储大数据，DRAM的可扩展性受限会增加大数据分析的操作时间，从而降低吞吐量，无法高效地对大数据进行存储和分析。虽然工业界和学术界一直都在软件方面研究并尝试解决这一系列的问题，并在一定程度上缓解了现有存储架构的缺陷，但却很难获得本质上的突破。

新型非易失性存储器（non-volatile memory, NVM）的出现，给传统的以DRAM为主体构成的内存系统带来了挑战，也为优化大数据应用提供了契机。其中，相变寄存器（phase change memory,PCM）被认为是目前有可能取代DRAM作为内存构成的选择之一。与DRAM相比，PCM具有非易失性、高存储密度和良好扩展性等合乎大数据存储技术需求的特征。但是，非易失性存储器还存在以下问题。

● PCM读写不对称。在性能方面，写时延相对DRAM较长，会导致访问内存的时间延长，降低系统的性能；在能耗方面，对PCM进行写操作比读操作的能耗要高，会导致更多的能源消耗。……