基于神经网络的多核功耗预测策略

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摘要：多/众核处理器是计算机发展的趋势。在多/众核处理器的设计过程中,如何从庞大的设计空间中找出满足条件的设计结构,成为了关键和难点。为了解决传统软件模拟技术开销大、效率低等问题,提出了基于神经网络的模型来预测多核处理器的性能和功耗,建立了BP与RBF两种神经网络预测模型,利用SESC模拟器进行CPI与POWER模拟,并比较分析了两种预测模型的预测精度和可靠性。模拟结果表明,采用神经网络预测模型平均误差控制在1.6%~6.6%,较传统的软件模拟等方法,能更有效地节省时间、提高效率,其中,RBF神经网络预测模型具有更好的预测精度。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92817X/2014S1/74837465504849528349484857.html

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关键词：神经网络 神经网 Power cqvip 预测模型 多核体系结构 机器学习 SESC模拟 预测模型