本文選題：功耗估算　切入點(diǎn)：性能計(jì)數(shù)器　出處：《軟件學(xué)報(bào)》2015年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：精確的功耗估算能夠?yàn)椴僮飨到y(tǒng)調(diào)度、軟/硬件能效優(yōu)化提供有效的指導(dǎo).以往的研究表明:通過監(jiān)測處理器內(nèi)部相關(guān)硬件事件(如提交的指令數(shù)、Cache訪問次數(shù)等),可以對(duì)功耗進(jìn)行估算.但是,已有的相關(guān)功耗模型的精度并不理想,誤差通常在5%以上.通過分析處理器提供的硬件事件,并在眾多事件中篩選出一組與程序運(yùn)行功耗密切相關(guān)的事件,使用逐步多元線性回歸分析,建立了一個(gè)與應(yīng)用無關(guān)的實(shí)時(shí)功耗估算模型,該模型可以直接移植到支持SMT的平臺(tái)上.通過PARSEC和SPLASH2兩個(gè)基準(zhǔn)測試程序集進(jìn)行了驗(yàn)證,估算誤差分別為3.01%和1.99%.針對(duì)建模耗時(shí)長的問題,提出了基于兩階聚類的優(yōu)化改進(jìn)方法.所提出的估算模型能為構(gòu)建具有動(dòng)態(tài)平衡功耗和平滑峰值功耗的智能功耗感知系統(tǒng)提供借鑒.
[Abstract]:Accurate power estimation can schedule the operating system, Software / hardware energy efficiency optimization provides effective guidance. Previous studies have shown that power consumption can be estimated by monitoring related hardware events within the processor, such as the number of submitted instructions and the number of Cache accesses. The precision of the existing correlation power model is not ideal, and the error is usually more than 5%. By analyzing the hardware events provided by the processor, a set of events closely related to the running power of the program is selected out of many events. Using stepwise multivariate linear regression analysis, an application-independent real-time power estimation model is established, which can be directly transplanted to a platform that supports SMT. The model is verified by two benchmark assemblies, PARSEC and SPLASH2. The estimation errors are 3.01% and 1.99, respectively. An improved optimization method based on two-order clustering is proposed, and the proposed estimation model can be used for reference in the construction of intelligent power sensing system with dynamic balance power and smooth peak power consumption.
【作者單位】： 高性能計(jì)算國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)(2012AA010905) 國家自然科學(xué)基金(61472431,61272143)
【分類號(hào)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1615524