Abstract-This paper presenterar en övervakad inlärningsbaserad energihanteringsram för ett flerprocessorsystem, där en krafthanterare (PM) lär sig att förutsäga systemets prestanda från vissa lättillgängliga inmatningsfunktioner (såsom beläggningstillståndet i en global servicekö) och sedan använder detta förutsedda tillstånd för att slå upp den optimala effekthanteringsåtgärden (t.ex. spännings-frekvensinställning) från en förkomponerad policytabell. Motiveringen för att använda övervakad inlärning i form av en Bayesian klassificerare är att minska omkostnaderna för PM som måste upprepat bestämma och tilldela spännings-frekvensinställningar för varje processor kärna i systemet. Experimentella resultat visar att den föreslagna övervakade inlärningsbaserade energihanteringstekniken säkerställer systemomfattande energibesparingar under snabba och mycket varierande arbetsbelastningar. Index Terms-bayesiansk klassificering, dynamisk strömhantering, maskininlärning, flerprocessorsystem, övervakad inlärning.
I REF föreslås ett övervakat lärande i form av en Bayesiansk klassificering för energihantering.
Supervised Learning Based Power Management for Multicore Processors
{'venue': 'IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}