Performance and Energy Prediction of OpenMP and CUDA Applications using Machine Learning and Pre-execution Features - Queiroz, Fellipe; Siqueira, Luan; Damasceno, Erick; Rodrigues, Thiago; Amaris, Marcos (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD), 2024)
Este estudo investiga como técnicas de aprendizado de máquina podem prever o desempenho de aplicações CUDA em GPUs e o consumo de energia de aplicações OpenMP em máquinas multi-core. Modelos como regressão ridge e floresta aleatória são aplicados usando dados de pré-execução. A análise, baseada nos benchmarks Rodinia (GPU) e PolyBench (CPU), busca entender como essas técnicas de ML podem prever o desempenho e a eficiência energética desses hardwares. Os resultados indicam que a otimização de tarefas pode reduzir o consumo de energia sem afetar o desempenho.