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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