近年来，嵌入式GPU的处理性能越来越强，但它受到“存储墙”的限制也越来越大。本文以GC430嵌入式GPU为研究对象对嵌入式GPU的访存特性进行分析研究，并建立了面向嵌入式GPU的访存信息发生器模型。主要意义(1)所获得的访存特性能够为面向嵌入式GPU的访存调度策略的优化提供依据;(2)访存信息发生器模型可以快速生成具有目标访存特性的访存信息流，能够对存储控制控制器的调度策略优化和存储空间设计探索等研究进行快速有效性验证。　　本文以RTL级仿真的方式获取GC430嵌入式GPU的访存信息流，按照GPU各数据缓冲区地址空间的不同，将GPU在各缓冲区上的访存信息流剥离开，然后分别从时间维和空间维两个方面统计分析嵌入式GPU总体和在各个数据缓冲区上的访存特性。时间维度主要统计分析各访存信息流的访存请求到达时间间隔分布等特性，空间维度主要统计分析各访存信息流的连续行命中次数分布等特性。然后依据上述访存特性，建立嵌入式GPU的访存信息发生器模型。该模型可以通过修改模型的配置参数输出不同访存特性的访存信息流。发生器模型输出的每条信息对应着每个GPU访存请求，包含了该访存请求的到达时间，读写方向、访存数据的大小和目标访存地址等信息。　　本文对所建立的嵌入式GPU访存信息发生器模型进行了验证，在相同配置的DRAMSim2 DDR高层仿真模型下，对比发生器模型新生成的访存信息流和通过RTL级仿真获取的原生访存信息流的访存特征，包括行冲突率，有效带宽，访存延迟。最终的对比数据显示，行冲突率的平均误差是4.73％，有效带宽的平均误差为5.15％，访存延迟的平均误差为13.1％，说明了该访存信息发生器模型在快速生成访存信息流的前提下，它与真实的嵌入式GPU访存特性在时间维和空间维都基本相适配。