MemScape：为自动驾驶车辆构建分层内存管理机制

《ACM Transactions on Embedded Computing Systems》：MemScape: Sculpting Tiered Memory Management for Autonomous Vehicles

自动驾驶系统内存管理优化策略MemScape采用主动与被动强化学习机制，通过用户级与内核级内存迁移实现多级存储动态配置，在提升3.8倍应用性能的同时降低20%系统内存成本。

　　

摘要

随着自动驾驶车辆（AV）系统复杂性的不断增加，高效管理分层内存架构变得愈发关键。这需要超越传统内存管理策略的改进，以实现所需的性能。本文介绍了MemScape这一创新策略，它能够动态调整AV系统的内存配置，从而最大化利用分层内存结构，减少运行过程中的性能下降。与传统的分层内存管理方法不同，MemScape采用了用户级和内核级的内存分配机制来迁移内存，显著提升了系统性能，同时降低了系统内存成本。MemScape结合了反应式和主动式强化学习算法进行内存管理：反应式算法根据当前性能指标做出决策，而主动式算法则预测未来的内存需求，确保系统的性能稳定性和效率。通过对一个使用分层内存的典型AV应用流程进行全面仿真，MemScape展示了其潜力——与普通Linux系统相比，该策略可将应用性能提升高达3.8倍，并节省约20%的系统内存成本。MemScape的核心优势在于其创新的反应式与主动式强化学习方法，这种机制能够精准实现用户级目标。我们的研究结果表明，MemScape有望彻底改变AV系统中的内存管理方式，通过结合反应式和主动式学习策略，提供一种针对新兴自动驾驶技术多样化需求的性能优化解决方案。