論文の概要: PANDA: Architecture-Level Power Evaluation by Unifying Analytical and Machine Learning Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08994v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 14:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 21:36:49.484732
• Title: PANDA: Architecture-Level Power Evaluation by Unifying Analytical and Machine Learning Solutions
• Title（参考訳）: PANDA: 分析と機械学習の統合によるアーキテクチャレベルのパワー評価
• Authors: Qijun Zhang, Shiyu Li, Guanglei Zhou, Jingyu Pan, Chen-Chia Chang, Yiran Chen, Zhiyao Xie
• Abstract要約: 解析モデルとMLパワーモデルの利点を組み合わせた,革新的なアーキテクチャレベルのソリューションであるPANDAを提案する。 これは、訓練用の非常に限られた設計であっても、未知の新しい設計に対して前例のない高い精度を達成する。 PANDAは未知の新しい技術ノードの電力予測もサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.066333973227772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Power efficiency is a critical design objective in modern microprocessor design. To evaluate the impact of architectural-level design decisions, an accurate yet efficient architecture-level power model is desired. However, widely adopted data-independent analytical power models like McPAT and Wattch have been criticized for their unreliable accuracy. While some machine learning (ML) methods have been proposed for architecture-level power modeling, they rely on sufficient known designs for training and perform poorly when the number of available designs is limited, which is typically the case in realistic scenarios. In this work, we derive a general formulation that unifies existing architecture-level power models. Based on the formulation, we propose PANDA, an innovative architecture-level solution that combines the advantages of analytical and ML power models. It achieves unprecedented high accuracy on unknown new designs even when there are very limited designs for training, which is a common challenge in practice. Besides being an excellent power model, it can predict area, performance, and energy accurately. PANDA further supports power prediction for unknown new technology nodes. In our experiments, besides validating the superior performance and the wide range of functionalities of PANDA, we also propose an application scenario, where PANDA proves to identify high-performance design configurations given a power constraint.
• Abstract（参考訳）: 電力効率は現代のマイクロプロセッサ設計において重要な設計目標である。 アーキテクチャレベルの設計決定の影響を評価するには、正確かつ効率的なアーキテクチャレベルの電力モデルが望まれる。 しかし、McPATやWattchのような広く採用されているデータ非依存の分析パワーモデルは、信頼性の低い精度で批判されている。 アーキテクチャレベルのパワーモデリングには機械学習(ML)手法が提案されているが、トレーニングに十分な既知の設計に依存しており、利用可能な設計の数が限られている場合、性能が良くない。 本研究では、既存のアーキテクチャレベルのパワーモデルを統一する一般的な定式化を導出する。 この定式化に基づいて,解析モデルとMLパワーモデルの利点を組み合わせた,革新的なアーキテクチャレベルのソリューションであるPANDAを提案する。 これは、訓練のための非常に限られた設計であっても、未知の新しい設計に対して前例のない高い精度を達成する。 優れたパワーモデルであるだけでなく、面積、性能、エネルギーを正確に予測することができる。 PANDAは未知の新しい技術ノードの電力予測もサポートする。 実験では、PANDAの優れた性能と幅広い機能を検証することに加えて、PANDAが電力制約を課した高性能な設計構成を特定することを証明するアプリケーションシナリオも提案した。

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