计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
z1期
47-51
,共5页
袁景凌%缪旭阳%杨敏龙%向尧
袁景凌%繆旭暘%楊敏龍%嚮堯
원경릉%무욱양%양민룡%향요
多核体系结构%机器学习%SESC模拟%预测模型
多覈體繫結構%機器學習%SESC模擬%預測模型
다핵체계결구%궤기학습%SESC모의%예측모형
Multi-core architecture%Machine learning%SESC simulation%Prediction model
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.
多/衆覈處理器是計算機髮展的趨勢.在多/衆覈處理器的設計過程中,如何從龐大的設計空間中找齣滿足條件的設計結構,成為瞭關鍵和難點.為瞭解決傳統軟件模擬技術開銷大、效率低等問題,提齣瞭基于神經網絡的模型來預測多覈處理器的性能和功耗,建立瞭BP與RBF兩種神經網絡預測模型,利用SESC模擬器進行CPI與POW-ER模擬,併比較分析瞭兩種預測模型的預測精度和可靠性.模擬結果錶明,採用神經網絡預測模型平均誤差控製在1.6％～6.6％,較傳統的軟件模擬等方法,能更有效地節省時間、提高效率,其中,RBF神經網絡預測模型具有更好的預測精度.
다/음핵처리기시계산궤발전적추세.재다/음핵처리기적설계과정중,여하종방대적설계공간중조출만족조건적설계결구,성위료관건화난점.위료해결전통연건모의기술개소대、효솔저등문제,제출료기우신경망락적모형래예측다핵처리기적성능화공모,건립료BP여RBF량충신경망락예측모형,이용SESC모의기진행CPI여POW-ER모의,병비교분석료량충예측모형적예측정도화가고성.모의결과표명,채용신경망락예측모형평균오차공제재1.6％～6.6％,교전통적연건모의등방법,능경유효지절성시간、제고효솔,기중,RBF신경망락예측모형구유경호적예측정도.
