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摘要：使用神经网络从存储器预取数据的、包括在计算机存储介质上进行编码的计算机程序的方法、系统和设备。一种示例系统接收计算机程序的在先程序计数器地址和相应增量值的序列。所述系统基于序列来创建输入表示。所述系统将输入表示作为输入提供给循环神经网络。所述系统从循环神经网络接收输出，该输出定义未来增量值的概率分布。分布中的每个概率表示计算机程序的未来指令的执行将导致从特定的未来存储器地址提取数据的可能性。
主权项：1.一种用于从存储器预取数据的计算机实施的方法，其特征在于，所述方法包括：接收计算机程序的在先程序计数器地址和相应增量值的序列，其中，每个增量值定义相应的第一存储器地址和相应的第二存储器地址之间的差，其中，所述第一存储器地址是当执行被相应的所述程序计数器地址指向的指令时而从中提取数据的存储器地址，并且其中，所述第二存储器地址是在从所述第一存储器地址提取数据之前而从中提取数据的存储器地址；基于程序计数器地址及其相应增量值的所述序列来生成输入表示；将所述输入表示作为输入提供给循环神经网络；从所述循环神经网络接收定义未来增量值的概率分布的输出，其中，所述分布中的每个概率表示所述计算机程序的未来指令的执行将导致从未来存储器地址提取数据的可能性，所述未来存储器地址等于i当执行被所述序列中最近的程序计数器地址指向的指令时而从中提取数据的相应的第一存储器地址，加上ii对应于所述概率的所述未来增量值；确定被所述循环神经网络的所述输出定义的所述分布中的一个或多个概率满足阈值标准；响应于确定所述分布中的所述一个或多个概率满足所述阈值标准，通过基于来自所述循环神经网络的所述输出、自动将一个或多个提取指令插入到所述计算机程序中来修改所述计算机程序，其中，所述一个或多个提取指令的执行导致从与满足所述阈值标准的所述一个或多个概率相关联的一个或多个未来存储器地址提取数据，并且其中，所述一个或多个提取指令在所述计算机程序的所述未来指令之前被插入到所述计算机程序中；并且执行修改后的所述计算机程序。
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