Mechanistic and Empirical Models for Processing Capacity Prediction - Cesta, André; Silva, Geraldo (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2014)
Trabalhos anteriores demostraram como modelos de capacidade de processamento, tais como a Lei de Amdahl e a Lei de Escalabilidade Universal de Gunther, podem ser generalizados e estendidos de funções de número de processadores 'p' para funções de variáveis intrínsecas do microprocessador, tais como: velocidade do clock 'c' e threads do hardware 't', possibilitando a predição do desempenho. Esses artigos focaram-se no ajuste de modelos de capacidade de processadores para um conjunto de dados mediano, obtendo erros de predição em torno de 12%. O presente artigo concentra-se no ajuste desses modelos e técnicas de modelagem empírica para reduzir os erros de 13% para 7% para um benchmark de desempenho de um sistema ERP, e de 17% para 10% para o benchmark do SPECInt 2006 rate.