論文の概要: Accelerating Computer Architecture Simulation through Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18746v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 23:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:42:43.698704
• Title: Accelerating Computer Architecture Simulation through Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるコンピュータアーキテクチャシミュレーションの高速化
• Authors: Wajid Ali and Ayaz Akram
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を活用したコンピュータアーキテクチャシミュレーションの高速化手法を提案する。 提案モデルは,アプリケーションの性能を予測するために,アプリケーション機能とマイクロアーキテクチャ機能の組み合わせを利用する。 アーキテクチャ探索において大きなスピードアップを提供する機械学習モデルを構築し,評価することで,我々のアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07252027234425332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents our approach to accelerate computer architecture simulation by leveraging machine learning techniques. Traditional computer architecture simulations are time-consuming, making it challenging to explore different design choices efficiently. Our proposed model utilizes a combination of application features and micro-architectural features to predict the performance of an application. These features are derived from simulations of a small portion of the application. We demonstrate the effectiveness of our approach by building and evaluating a machine learning model that offers significant speedup in architectural exploration. This model demonstrates the ability to predict IPC values for the testing data with a root mean square error of less than 0.1.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習技術を活用したコンピュータアーキテクチャシミュレーションの高速化手法を提案する。 従来のコンピュータアーキテクチャシミュレーションは時間がかかり、異なる設計選択を効率的に探索することは困難である。 提案モデルは,アプリケーションの性能を予測するために,アプリケーション機能とマイクロアーキテクチャ機能の組み合わせを利用する。 これらの特徴は、アプリケーションの小さな部分のシミュレーションに由来する。 アーキテクチャ探索において大きなスピードアップを提供する機械学習モデルを構築し,評価することで,我々のアプローチの有効性を実証する。 このモデルでは,根平均二乗誤差が0.1未満の試験データに対してIPC値を予測する能力を示した。

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