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综合馆
基于神经网络的多核功耗预测策略
  • 摘要

    多/众核处理器是计算机发展的趋势.在多/众核处理器的设计过程中,如何从庞大的设计空间中找出满足条件的设计结构,成为了关键和难点.为了解决传统软件模拟技术开销大、效率低等问题,提出了基于神经网络的模型来预测多核处理器的性能和功耗,建立了BP与RBF两种神经网络预测模型,利用SESC模拟器进行CPI与POW-ER模拟,并比较分析了两种预测模型的预测精度和可靠性.模拟结果表明,采用神经网络预测模型平均误差控制在1.6%~6.6%,较传统的软件模拟等方法,能更有效地节省时间、提高效率,其中,RBF神经网络预测模型具有更好的预测精度.

  • 作者

    袁景凌  缪旭阳  杨敏龙  向尧  YUAN Jing-ling  MIAO Xu-yang  YANG Min-long  XIANG Yao 

  • 作者单位

    武汉理工大学计算机科学与技术学院 武汉430070

  • 刊期

    2014年z1期 ISTIC PKU

  • 关键词

    多核体系结构  机器学习  SESC模拟  预测模型  Multi-core architecture  Machine learning  SESC simulation  Prediction model 

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3.226.243.36