一种基于智能缓存管理的内存访问优化方法

本发明公开了一种基于智能缓存管理的内存访问优化方法，涉及计算机存储技术领域。该方法通过实时采集内存访问请求的时空特征与语义关联数据，构建动态热度矩阵，融合多维度访问规律以提升建模精度。将动态热度矩阵输入混合预测模型，利用时间卷积网络预测未来访问概率，并通过图注意力网络分析数据块间竞争关系，生成冲突预判权重与修正后的热度排名，有效降低缓存抖动风险。基于热度排名与冲突权重，采用分片式强化学习算法划分逻辑子区域，设计差异化奖励函数动态决策缓存操作，平衡性能与能效需求；最后通过在线学习机制，结合实时反馈动态调整预测模型权重与策略参数，形成闭环优化链路，实现长期负载波动下的自适应稳定性。