在低负载情况下，LLC（Last-Level Cache，末级缓存）拓扑结构可能会出现打嗝（hiccup）模式，即性能下降或不稳定。为了应对这种情况，需要考虑一些优化策略和技术手段。以下是一些可能的方法：

1. 动态电源管理（Dynamic Power Management）:

• 利用动态电源管理技术，在低负载时降低末级缓存的供电电压和频率，以减少功耗。这可以通过在空闲时调整电源和时钟的方式来实现。

2. 睡眠模式（Sleep Modes）:

• 设计缓存控制逻辑，使其能够根据负载情况自动进入睡眠模式。在睡眠模式下，末级缓存可以减少活跃状态，从而减小功耗。

3. 自适应调整策略（Adaptive Tuning）:

• 实现自适应调整策略，通过监测负载情况自动调整末级缓存的配置。例如，可以动态调整缓存大小、关联性等参数，以最大程度地匹配当前的工作负载。

4. 负载感知策略（Load-Aware Policies）:

• 引入负载感知的策略，通过监测负载状况来调整末级缓存的运行模式。这可以帮助系统在低负载时更好地适应工作负载。

5. 动态切换技术（Dynamic Switching）:

• 实现动态切换技术，允许在低负载时将末级缓存切换到更省电的状态。这可能涉及到硬件级别的控制和调整。

6. 预取策略调整（Prefetching Policies）:

• 考虑调整预取策略，以适应低负载情况。在低负载时，可以降低预取的程度，减少不必要的数据传输，从而降低功耗。

7. 运行时优化（Runtime Optimization）:

• 利用运行时优化技术，根据实时监测的负载状况对末级缓存进行动态调整。这可能需要硬件和软件层面的协同工作。

需要注意的是，具体的优化策略可能取决于硬件架构、操作系统和应用程序的特定要求。在进行这类优化时，最好参考处理器厂商的文档和建议，以确保在不牺牲性能的前提下实现最佳的能效。