随着互联网技术的发展，每时每刻都在产生大量需要处理的数据，传统的DRAM技术在可扩展性和能耗方面面临着严峻的挑战。新型非易失内存技术具有高可扩展性和低功耗的优点，可能成为构建下一代主存系统的主存器件。然而，新型非易失内存中存在着诸多问题，比如写性能较差和耐久性有限等。　　为了解决这些问题，现有研究经常使用模式压缩技术来减少写单元数量。但是，模式压缩技术仍旧存在一些缺陷，比如在不同环境下有限的适应性和可扩展性。为了解决这些问题，并进一步减少写单元数量以及延长新型非易失内存器件寿命，提出了一种面向新型非易失内存的具有良好适应性的压缩方法DFPC（Dynamic Frequent Pattern Compression）。与模式压缩技术仅使用预先定义的静态模式不同，DFPC利用应用运行中的数据分布特性来获取动态模式。具体来说，DFPC通过对写入数据中4位大小的字符在整个高速缓存行中的分布特点进行采样分析，在应用运行过程中来获取动态数据模式，这些动态模式常常出现在对应的应用中并具有较高的压缩率。为了进一步提高压缩效果，DFPC还利用高速缓存行中的数据局部性来扩展动态模式的大小，因此DFPC能够使用更多种类的数据模式来对数据内容进行编码。除此之外，为了进一步支持多级存储单元环境下新型非易失内存的高效读写操作，扩展了DFPC来改进访问延时和能耗方面的性能，并提出了一种面向多级存储单元环境的延时优化和高效节能的压缩方法EDFPC（EnhancedDynamic Frequent Pattern Compression），使用存储单元中延时和能耗较低的状态对压缩后数据进行重新编码来减少写入数据所需的延时和能耗。　　在结合了NVMain的GEM5模拟器中实现了DFPC和EDFPC，并且使用SPEC CPU2006测试应用集对这两种方法进行了对比评估。测试结果证实了DFPC方法以及EDFPC方法的有效性和可用性。