Abstract-Vi tillämpar hierarkisk gles kodning, en form av djupt lärande, för att modellera användardriven arbetsbelastning baserad på maskinvaruräknare. Vi förutspår sedan perioder av låg instruktion genomströmning, under vilken frekvens och spänning kan skalas för att återta kraft. Med hjälp av en flerskiktskodningsstruktur kodar vår metod gradvis motvärden i termer av några framträdande funktioner som lärts från data, och skickar dem till en Support Vector Machine (SVM) klassificering där de fungerar som signaturer för att förutsäga framtida arbetsbelastningstillstånd. Vi visar att förutsägelsenoggrannhet och look-ahead-intervall avsevärt förbättrar över linjär regression modellering, vilket ger mer tid att justera inställningar effekthantering. Vår metod bygger på inlärning och funktion extraktion algoritmer som kan upptäcka och utnyttja dolda statistiska invarianter specifika för arbetsbelastningar. Vi hävdar att vår metod, förutom att uppnå överlägsen förutsägelse prestanda, är tillräckligt snabb för praktisk användning. Till vår kunskap är vi de första som använder djupinlärning på undervisningsnivå för arbetsbelastningsprognoser och energianpassning på chip.
Andra arbetsbelastning modell konstruktionsmetoder har utforskats i litteraturen, som hierarkisk sparse kodning (en form av djupt lärande) för att modellera användardriven arbetsbelastning som presenteras i REF.
Workload prediction for adaptive power scaling using deep learning
{'venue': '2014 IEEE International Conference on IC Design & Technology', 'journal': '2014 IEEE International Conference on IC Design & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}