論文の概要: Investigating reservoir computing for branch prediction in pipelined processors using emerging CMOS memristor devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27140v2
• Date: Tue, 04 Aug 2026 13:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 13:15:27.396997
• Title: Investigating reservoir computing for branch prediction in pipelined processors using emerging CMOS memristor devices
• Title（参考訳）: 新興CMOSメムリスタデバイスを用いたパイプラインプロセッサの分岐予測のための貯水池計算の検討
• Authors: Harvey Samuel George Johnson, Sendy Phang,
• Abstract要約: Reservoir Compute (RC) は、高速な演算とCMOSデジタルロジックとの統合を目的とした実装フレームワークである。 新たなmemristorベースのRC設計フレームワークは、ワークロード要求のコンテキスト内で開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This project aimed to develop a novel reservoir compute (RC) implementation framework targeting high-speed operation and integration with CMOS digital logic. With the target workload of branch prediction (BP) for multistage pipelined central pro-cessing unit (CPU) cores. For this, a novel memristor based RC design framework was developed within the context of the workload requirements. This was then implemented in simulation using industry standard modelling languages of System Verilog (SV) and Verilog-AMS (VAMS).The developed RC design framework was subsequently verified using a basic sequence detection task before further benchmarking for its effectiveness at BP. The developed RC framework was tested using the Dhrystone performance benchmark, while targeting the RISC-V RV64GC instruction set architecture (ISA). Conducted testing demonstrates that RC shows great promise for ap-plication to BP and is capable of achieving impressive overall prediction accuracy. However, testing also shows that further refinement of the developed RC design framework is necessary to address shortfalls in the adaptability of the proposed RC system. As comparison against the state of the art TAGE predictor showed the proposed RC design framework to be 15x slower to adapt to changes in branching behaviour.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、高速な演算とCMOSデジタルロジックの統合を目的とした新しい貯水池計算(RC)実装フレームワークを開発することである。 多段階パイプライン中央前処理ユニット(CPU)コアに対する分岐予測(BP)の目標ワークロード。 この目的のために、新しいmemristorベースのRC設計フレームワークがワークロード要求のコンテキスト内で開発された。 その後、System Verilog (SV) と Verilog-AMS (VAMS) の業界標準モデリング言語を用いてシミュレーションで実装された。 開発したRC設計フレームワークはその後,基本シーケンス検出タスクを用いて検証され,さらにBPの有効性をベンチマークした。 開発したRCフレームワークは、RISC-V RV64GC命令セットアーキテクチャ(ISA)をターゲットとして、Dhrystoneパフォーマンスベンチマークを用いてテストされた。 導電性試験は、RCがBPに対するap-plicationを大いに約束し、全体的な予測精度を著しく向上させることができることを示す。 しかし,提案したRCシステムの適合性の欠点に対処するためには,RC設計フレームワークのさらなる改良が必要であることも確認された。 最先端のTAGE予測器と比較して、提案したRC設計フレームワークは分岐動作の変化に適応するために15倍遅くなることを示した。

関連論文リスト

• On the Role of Preprocessing and Memristor Dynamics in Reservoir Computing for Image Classification [0.1957338076370071]
  Reservoir Computing(RC)は、トレーニングコストの低減とハードウェア要件の低さから注目を集めている、新たなリカレントニューラルネットワークアーキテクチャである。 メムリスタベースの回路は、時系列予測や画像認識といったタスクにおけるネットワークサイズやパラメータオーバーヘッドを低減できるため、RCにとって特に有望である。 本稿では, 並列遅延フィードバックネットワーク(PDFN) RCアーキテクチャの揮発性メムリスタによる動作の解析と説明を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-23T12:23:06Z)
• TFRBench: A Reasoning Benchmark for Evaluating Forecasting Systems [52.91956121737963]
  我々は,予測システムの推論能力を評価するための最初のベンチマークであるTFRBenchを紹介する。 本稿では,反復的検証ループを用いて,数値的に基底となる推論トレースを合成するマルチエージェント・フレームワークを提案する。 評価は,この推論が因果的に有効であること,評価に有用であること,生成したトレースでLSMを誘導することにより,予測精度が大幅に向上することを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-07T03:04:45Z)
• Beyond Test-Time Training: Learning to Reason via Hardware-Efficient Optimal Control [86.63490309209378]
  我々は、最適制御として推論を定式化し、推論時に潜在状態に対して有限水平LQR計画を行うテスト時間制御層を導入する。 アーキテクチャ層として最適制御を組み込むことは、テスト時間トレーニングを超えた推論のための効果的でスケーラブルなメカニズムを提供することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-10T05:42:13Z)
• Cloud-OpsBench: A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems [51.2882705779387]
  Cloud-OpsBenchは、State Snapshot Paradigmを使用して、クラウドの決定論的デジタルツインを構築する大規模なベンチマークである。 フルスタックにまたがる40の根本原因タイプに452の障害ケースがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-28T05:04:42Z)
• Optimizing the Network Topology of a Linear Reservoir Computer [0.0]
  貯留層コンピューティング(Reservoir computing)は、予測および観測タスクのための時間データを処理する機械学習ツールである。 伝統的に、貯水池コンピュータ(RC)の接続はランダムに発生し、基本設計を欠いている。 本稿では,線形RCのトポロジを最適化し,その性能と解釈性を改善することに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-27T16:24:53Z)
• KAT-V1: Kwai-AutoThink Technical Report [50.84483585850113]
  Kwaipilot-AutoThink (KAT) はオープンソースの40B大言語モデルであり、推論集約タスクにおける過大な問題に対処するために開発された。 KATはタスクの複雑さに基づいて推論モードと非推論モードを動的に切り替える。 また、GRPOフレームワークに中間管理を組み込んだ強化学習アルゴリズムであるStep-SRPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-11T04:07:10Z)
• Structuring Multiple Simple Cycle Reservoirs with Particle Swarm Optimization [4.452666723220885]
  Reservoir Computing (RC)は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)から導かれる時間効率の計算パラダイムである。 本稿では,Echo State Networks (ESNs)を拡張したマルチ・リザーバ・フレームワークであるMultiple Simple Cycle Reservoirs (MSCRs)を紹介する。 粒子群最適化 (PSO) を用いたMSCRの最適化は, 既存の多貯留層モデルよりも優れており, より低次元状態空間での競合予測性能を実現することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T12:25:40Z)
• Deep Learning-Based Rate-Splitting Multiple Access for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Tera-Hertz Massive MIMO [56.022764337221325]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は,Tera-Hertz大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)通信システムのサービスカバレッジを大幅に向上させることができる。 しかし、パイロットとフィードバック信号のオーバーヘッドが限定された正確な高次元チャネル状態情報(CSI)を得ることは困難である。 本稿では、RIS支援Tera-Hertzマルチユーザアクセスシステムのための、ディープラーニング(DL)に基づくレート分割多重アクセス方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T03:07:37Z)
• Simulation platform for pattern recognition based on reservoir computing with memristor networks [1.5664378826358722]
  我々は,メムリスタデバイスネットワークを用いた貯水池コンピューティング(RC)シミュレーションプラットフォームを開発した。 メムリスタネットワークをベースとしたRCシステムは,3つの時系列分類タスクにおける最先端手法に匹敵する高い計算性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T03:06:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。