Melhorando o Desempenho de SimPoints Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado

Resumo


Em pesquisas voltadas para o desenvolvimento de arquiteturas de hardware são utilizados simulações e benchmarks cujas execuções podem levar até alguns meses. A metodologia SimPoints, empregada para contornar os longos tempos de execução, é capaz de estimar os resultados da simulação de modo eficiente com alto grau de precisão. Utilizando o K-means, um número reduzido de SimPoints é escolhido automaticamente para representar a execução completa do programa. Porém, existem vias alternativas ao K-means que podem ser executadas. Neste artigo avaliaremos o uso dos Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen na escolha dos SimPoints tendo como métrica aspectos como o tempo de execução, o número de SimPoints e a precisão da simulação.
Palavras-chave: Avaliação, Medição e Predição de Desempenho, Modelagem e Simulação de Arquiteturas e Sistemas Paralelos/Sistemas Distribuídos

Referências

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Publicado
12/04/2019
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HAMADA, Michelle; FANTINATO, Denis; FRANCESQUINI, Emilio. Melhorando o Desempenho de SimPoints Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado . In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP), 10. , 2019, Campinas. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 13-16. DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2019.13586.

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