一旦推断了 surface 的形状，Jenga 就可以找到最小化延迟的路径。然后，它提取由第一级高速缓存提供的该路径的组件，这是一个2-D曲线。在这一点上，它可以再次使用 Jigsaw 的空间分配机器。

在实验中，研究人员发现，这种方法产生的总体空间分配，平均来说占据3-Dsurface 完整分析所产生的空间分配的1％以内，这非常耗时。采用捷径的计算方式使得Jenga 每100毫秒就可以更新其内存分配，以适应程序内存访问模式的变化。

Jenga 还具有越来越受到欢迎的DRAM 缓存所驱动的 data-placement 过程。因为靠近访问它们的内核，所以大多数缓存几乎没有带宽限制：它们可以根据内核的需求传送和接收数据。但是更长距离地发送数据需要更多的能量，并且由于DRAM 高速缓存在芯片外，所以它们具有较低的数据速率。

Jenga 重新配置的示意图。硬件配置应用程序; 软件周期性地重新配置虚拟层次结构以最小化总访问延迟。

如果多个内核正在从同一DRAM高速缓存中检索数据，则可能会导致瓶颈现象，产生新延迟。因此，在Jenga 提出了一组缓存分配方案之后，内核不会将所有数据简单地转存到最近的可用内存中。相反，Jenga 一次打包发送一部分数据，然后评估出对带宽消耗和延迟的影响。因此，即使在芯片级高速缓存重新分配之间的100 毫秒间隔内，Jenga会调整每个内核内存分配的优先级。

威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学教授 DavidWood 说：“多年来，对于如何正确设计缓存层次结构的研究已经很多了。以前也有一些方案，试图做一些层次结构的动态创建。 而 Jenga不同，因为它真的使用软件来尝试描述工作负载的特征，然后进行资源的最佳分配。从根本上说，这比以前一直在做的更强大。所以我认为这很有趣。”