論文の概要: A Survey of Machine Learning for Computer Architecture and Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07952v1
- Date: Tue, 16 Feb 2021 04:09:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-17 14:51:39.320384
- Title: A Survey of Machine Learning for Computer Architecture and Systems
- Title（参考訳）: コンピュータアーキテクチャとシステムのための機械学習に関する調査
- Authors: Nan Wu, Yuan Xie
- Abstract要約: コンピュータアーキテクチャとシステムが機械学習(ml)アルゴリズムやモデルの効率的な実行を可能にするように最適化されるのは、長い間のことです。
今こそ、MLとシステムの関係を再考し、MLがコンピュータアーキテクチャとシステムが設計される方法を変える時です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.620218353713476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: It has been a long time that computer architecture and systems are optimized
to enable efficient execution of machine learning (ML) algorithms or models.
Now, it is time to reconsider the relationship between ML and systems, and let
ML transform the way that computer architecture and systems are designed. This
embraces a twofold meaning: the improvement of designers' productivity, and the
completion of the virtuous cycle. In this paper, we present a comprehensive
review of work that applies ML for system design, which can be grouped into two
major categories, ML-based modelling that involves predictions of performance
metrics or some other criteria of interest, and ML-based design methodology
that directly leverages ML as the design tool. For ML-based modelling, we
discuss existing studies based on their target level of system, ranging from
the circuit level to the architecture/system level. For ML-based design
methodology, we follow a bottom-up path to review current work, with a scope of
(micro-)architecture design (memory, branch prediction, NoC), coordination
between architecture/system and workload (resource allocation and management,
data center management, and security), compiler, and design automation. We
further provide a future vision of opportunities and potential directions, and
envision that applying ML for computer architecture and systems would thrive in
the community.
- Abstract（参考訳）: コンピュータアーキテクチャとシステムが機械学習(ml)アルゴリズムやモデルの効率的な実行を可能にするように最適化されるのは、長い間のことです。
今こそ、MLとシステムの関係を再考し、MLがコンピュータアーキテクチャとシステムが設計される方法を変える時です。
これは、デザイナーの生産性の向上と、vistuous cycleの完成という2つの意味を持つ。
本論文では,システム設計にMLを適用する作業について総合的に検討し,性能指標の予測を含むMLベースのモデリングと,MLを設計ツールとして直接活用するMLベースの設計方法論の2つの主要なカテゴリに分類する。
MLに基づくモデリングでは,回路レベルからアーキテクチャ/システムレベルまで,システム対象レベルに基づく既存研究について論じる。
MLベースの設計方法論では、(マイクロ)アーキテクチャ設計(メモリ、ブランチ予測、NoC)、アーキテクチャ/システムとワークロード間の調整(リソースの割り当てと管理、データセンター管理、セキュリティ)、コンパイラ、設計自動化など、現在の作業をレビューするためのボトムアップパスに従っています。
さらに、機会と潜在的な方向性の将来のビジョンを提供し、コンピュータアーキテクチャとシステムへのMLの適用がコミュニティで繁栄することを期待しています。
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