Simulando padrões de acesso a memória com Wasserstein-GAN - Santos, Arnon Bruno Ventrilho dos; Moreira, Francis Birck; Alves, Marco Antonio Zanata (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2022)
Neste trabalho exploramos a possibilidade de simular traços de padrões de acesso a memória utilizando o mecanismo de redes neurais adversárias denominado Wasserstein-GAN (WGAN). A experimentação demonstrou que os padrões de footprint, diferença média entre endereços e reutilização de memória obtidos artificialmente são diferentes daqueles verificados a partir dos padrões reais. Este resultado sugere que o mecanismo de produção de traços artificiais não foi capaz de simular acessos com padrões realistas.