Arkitekter använder simulering cykel för cykel för att utvärdera designval och förstå kompromisser och interaktioner mellan konstruktionsparametrar. Effektivt utforska exponentiellt storlek design utrymmen med många samverkande parametrar är fortfarande ett öppet problem: det stora antalet experiment gör detaljerad simulering intractable. Vi angriper detta problem genom ett automatiserat tillvägagångssätt som bygger exakta, säkra prediktiva design-rymd modeller. Vi simulerar provpunkter med hjälp av resultaten för att lära våra modeller funktionen som beskriver relationer mellan konstruktionsparametrar. Modellerna producerar mycket exakta prestandauppskattningar för andra punkter i utrymmet, kan ifrågasättas för att förutsäga prestandaeffekter av arkitektoniska förändringar, och är mycket snabbt jämfört med simulering, vilket möjliggör effektiv upptäckt av kompromisser mellan parametrar i olika regioner. Vi validerar vårt tillvägagångssätt via känslighetsstudier om minneshierarki och processorkonstruktionsutrymmen: våra modeller förutspår i allmänhet IPC med endast 1-2% fel och minskar nödvändig simulering med två storleksordningar. Vi visar också effektiviteten av vår teknik för att utforska chip multiprocessor (CMP) design utrymmen: när tränas på en 1% prov dras från en CMP design utrymme med 250K poäng och upp till 55× prestanda gungor mellan olika system konfigurationer, våra modeller förutsäga prestanda med endast 4-5% fel i genomsnitt. Vår strategi kombinerar med tekniker för att minska tid per simulering, uppnå netto tidsbesparingar på tre-fyra storleksordningar.
Ipek m.fl. REF utvecklade noggranna prediktiva modeller för konstruktion och rymd som simulerar provpunkter och använder resultaten för att träna en ANN.
Efficiently exploring architectural design spaces via predictive modeling
{'venue': 'ASPLOS XII', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}