En viktig utmaning vid benchmarking är att förutsäga resultatet av en tillämpning av intresse på ett antal plattformar för att avgöra vilken plattform som ger bäst resultat. I detta dokument föreslås en strategi för att göra detta. Vi mäter ett antal mikroarkitektur-oberoende egenskaper från tillämpning av intresse, och relaterar dessa egenskaper till egenskaperna hos programmen från en tidigare profilerad benchmark svit. Baserat på likheten mellan tillämpning av intresse och program i referenssviten, gör vi en prestandaförutsägelse av tillämpningen av intresse. Vi föreslår och utvärderar tre metoder (normalisering, huvudkomponentanalys och genetisk algoritm) för att omvandla den råa datamängden mikroarkitekturoberoende egenskaper till ett referensutrymme där det relativa avståndet är ett mått på de relativa prestandaskillnaderna. Vi utvärderar vår strategi med hjälp av alla SPEC CPU2000 riktmärken och verkliga hårdvaruprestanda nummer från SPEC webbplats. Vårt ramverk uppskattar per-benchmark maskin rankas med en 0,89 genomsnitt och en 0,80 värsta fall rank korrelationskoefficient.
REF använder runtime-relaterade mikroarkitektur-oberoende egenskaper i prognosprocessen.
Performance prediction based on inherent program similarity
{'venue': "PACT '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}