Abstract-Manycore chips är allmänt anställda i högpresterande datorsystem och storskalig dataanalys. Designen av högpresterande mångakärniga chips domineras dock av kraft och termiska begränsningar. I detta avseende är spänningsfrekvensön (VFI) ett lovande designparadigm för att skapa skalbara energieffektiva plattformar. Genom att dynamiskt anpassa spänningen och frekvensen på varje ö kan vi ytterligare förbättra energibesparingarna inom givna prestandabegränsningar. Inspirerad av de senaste framgångarna med imitationslärande (IL) inom många tillämpningsområden och dess betydande fördelar jämfört med förstärkningslärande (RL), föreslår vi den första arkitekturoberoende IL-baserade metoden för dynamisk VFI (DVFI) kontroll i många centrala system. På grund av dess popularitet i EDA-gemenskapen anser vi att en RL-baserad DVFI-kontrollmetod är en stark baslinje. Våra experimentella resultat visar att IL kan få högre kvalitetsregler än RL (i genomsnitt 5% mindre energi med samma prestandanivå) med betydligt mindre beräkningstid och hårdvaruområde overheads (3.1X respektive 8.8X). Index Terms-Dynamic spänning och frekvensskalning (DVFS), låg effekt, maskininlärning (ML), mångakärnsystem, spänningsfrekvens öar (VFI).
Kim och Al. REF presenterade en imitation inlärning (IL) vs. förstärkning inlärning (RL) jämförelse för att förbättra effektiviteten av dynamisk spänning och frekvensskalning av spänning öar i en mångakärnig plattform.
Imitation Learning for Dynamic VFI Control in Large-Scale Manycore Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}