1.一种面向高性能的适应预取的智能缓存替换策略，其特征在于，区分预取和需求请求，利用基于ISVM的预取预测器对预取访问加载的缓存行进行重引用间隔预测，利用基于ISVM的需求预测器对需求访问加载的缓存行进行重引用间隔预测，根据预测结果，进行缓存替换，其中，每个预测器对应一组ISVM表，其中，ISVM表A对应一个PC地址B，ISVM表A由PC地址B和16个ISVM权重组成，其中16个ISVM权重对应除B之外的、PCHR中曾经出现过的、且出现次数最多的16个PC地址，权重的初值设定为0。

2.根据权利要求1所述的一种面向高性能的适应预取的智能缓存替换策略，其特征在于，两种预测器的训练过程相同，具体包括以下步骤：训练数据准备阶段

步骤1，选取末级缓存中部分缓存组作为采样集，需求预测器的输入数据包括产生需求访问的load指令的PC地址，以及PCHR中存放的过去的PC地址；

预取预测器的输入数据包括触发预取访问的load指令的PC地址，以及PCHR中存放的过去的PC地址；

硬件上增加的PCHR，用于保存程序运行过程中过去的load指令的PC历史记录；

步骤2，增加组件DMINgen，在硬件上重构Demand‑MIN算法为训练预测器的数据提供标签，标签分为正例标签和负例标签，正例标签表示当前访问的缓存行是缓存友好的，可以插入缓存中，负例标签表示当前访问的缓存行是缓存不友好的，不能插入缓存中，具体产生方法如下：对于以预取访问P结束的使用间隔，即D‑P和P‑P，DMINgen认定当前访问的缓存行不会产生需求命中，此时对上一次访问该缓存行的PC产生一个负例标签；

对于以需求访问D结束的使用间隔，即P‑D和D‑D，DMINgen认定当前访问的缓存行会产生需求命中，在可以产生需求命中的情况下，如果使用间隔内任意时刻缓存空间都未满，则此时对上一次访问该缓存行的PC产生一个正例标签；如果使用间隔内存在某一时刻缓存空间已满，则此时对上一次访问该缓存行的PC产生一个负例标签；

所述的使用间隔指前一次访问行X到再次访问行X的时间间隔；行X的使用间隔表示行X对缓存的需求，用于确定对行X的引用是否会导致缓存命中；

预测器训练阶段

基于ISVM的预取预测器和基于ISVM的需求预测器根据采样集的访存行为分别进行训练，训练方式相同，具体为：预测器读取输入数据后，在预测器对应的ISVM表中查找与当前输入数据PC和PCHR对应的权重，如果输入数据对应的标签为正例标签，则权重将增加1；否则，权重将减1；如果ISVM表中当前输入数据PC和PCHR对应的权重之和大于阈值，则本次不再更新权重。

3.根据权利要求1所述的一种面向高性能的适应预取的智能缓存替换策略，其特征在于，两种预测器的预测过程相同，具体包括以下步骤：根据访问的请求类型选择需求预测器或预取预测器进行预测，首先，用哈希算法为PCHR中的每个PC地址生成一个四位的二进制值C，这16个值分别对应ISVM表中的16个权重，进而根据C在ISVM表中查找到PCHR中PC地址对应的权重；然后，将这些权重相加，如果总和大于或等于阈值，则预测当前加载的缓存行是缓存友好，并以高优先级插入它；如果总和小于0，则预测该行不符合缓存要求，对应低优先级插入该行；对于其余情况，则预测该行对缓存友好，且置信度较低，并以中等优先级插入该行，所述优先级代表行的重用性和重要性，高优先级的行在缓存中驻留更长时间，低优先级的行则尽早的被驱逐。

4.根据权利要求1所述的一种面向高性能的适应预取的智能缓存替换策略，其特征在于，缓存替换方法具体如下：在替换高速缓存行时，将选择低优先级的缓存行作为驱逐候选对象；如果不存在这样的行，则从缓存友好的行中选出进入缓存最早的行逐出。