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通用图形处理器功耗估算模型
被引量：
2
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作者
王吉军
程华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期92-97,104,共7页
为精准快速地获得GPU功耗数据,提出一种基于硬件性能计数事件的通用图形处理器(GPGPU)功耗估算方法。通过分析GPGPU程序运行时的功耗分布情况,选择一组与应用程序运行功耗密切相关的硬件性能计数事件集合,使用反向传播人工神经网络分析...
为精准快速地获得GPU功耗数据,提出一种基于硬件性能计数事件的通用图形处理器(GPGPU)功耗估算方法。通过分析GPGPU程序运行时的功耗分布情况,选择一组与应用程序运行功耗密切相关的硬件性能计数事件集合,使用反向传播人工神经网络分析硬件性能计数事件与实时功耗间的关系,最终建立GPGPU功耗估算模型。实验结果表明,与多元线性回归的功耗估算模型相比,该模型具有更高的估算准确性和通用性。
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关键词
通用图形处理器
硬件
性能
计数
事件
反向传播人工神经网络
交叉验证
功耗估算
下载PDF
职称材料
题名
通用图形处理器功耗估算模型
被引量：
2
1
作者
王吉军
程华
机构
江南计算技术研究所
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期92-97,104,共7页
文摘
为精准快速地获得GPU功耗数据,提出一种基于硬件性能计数事件的通用图形处理器(GPGPU)功耗估算方法。通过分析GPGPU程序运行时的功耗分布情况,选择一组与应用程序运行功耗密切相关的硬件性能计数事件集合,使用反向传播人工神经网络分析硬件性能计数事件与实时功耗间的关系,最终建立GPGPU功耗估算模型。实验结果表明,与多元线性回归的功耗估算模型相比,该模型具有更高的估算准确性和通用性。
关键词
通用图形处理器
硬件
性能
计数
事件
反向传播人工神经网络
交叉验证
功耗估算
Keywords
General Purpose Graphics Processing Unit（GPGPU）
hardware performance counting event
Back Propagation Atificial Neural Network（BP-ANN）
cross-validation
power estimation
分类号
TP303 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
通用图形处理器功耗估算模型
王吉军
程华
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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