Abstract-Vi undersöker användningen av meta-heuristik och maskininlärning för att automatisera omkonfigurerbar tillämpning parameteroptimering. Det traditionella tillvägagångssättet omfattar två steg: a) analysera applikationen för att skapa modeller och verktyg för utforskning av parameterutrymmet, och b) utforska parameterutrymmet med hjälp av sådana verktyg. Den föreslagna metoden, som kallas Maskininlärning Optimizer (MLO), innebär en Partikel Swarm Optimization (PSO) algoritm med en underliggande surrogat fitness funktion modell baserad på Gaussian Process (GP) och Support Vector Machines (SVMs). Vi presenterar en fallstudie av en kvadraturbaserad ekonomisk tillämpning med varierande precision. Vi utvärderar vår strategi genom att jämföra mängden referensutvärderingar och bitströmsgenerationer när vi använder MLO och när vi använder den traditionella metoden. Optimeringen av heterogena datorapplikationer kräver ofta stora insatser från designern som måste analysera applikationen, skapa modeller och riktmärken och därefter använda dem för att optimera applikationen. Man skulle kunna försöka använda uttömmande sökning av applikationen parameter utrymme för att utföra optimering men det är orealistiskt eftersom benchmarking utvärderingar omfattar bit-stream generering och kod exekvering som tar timmar av datortid. Nyligen har det visat sig användbart att använda surrogatmodeller i kombination med fitnessfunktioner för beräknings dyra optimeringsproblem inom olika områden [1], [2], [3], [4], [5]. Eftersom dessa modeller är storleksordningar billigare, kan de avsevärt minska optimeringskostnaderna och därmed möjliggöra ett automatiserat tillvägagångssätt. Detta är motivationen bakom MLO som vi tillämpar på icke-linjära och multimodala problem med heterogen tillämpning parameteroptimering. Vi använder GPs för att modellera prestanda av designen som exekveringstid eller dataflöde, samtidigt som vi söker efter den globala optimal användning av PSO. Vi klassificerar parameterutrymmet med hjälp av SVMs för att identifiera konstruktioner som skulle misslyckas begränsningar; överkarta på resurser, producera felaktiga resultat eller annat. Våra bidrag: • Den föreslagna metoden har två nya aspekter: a) surrogatmodeller av tillämpningsriktmärken (b) automatiserat programoptimeringssystem baserat på surrogatmodellerna och MLO (avsnitt II). • Vi använder vårt tillvägagångssätt för att optimera genomströmningen av en kvadraturbaserad finansiell applikation med varierande precision [6]. Vi visar hur MLO kan minska riktvärden avsevärt (upp till 85 %) och kan användas i kombination med analytiska modeller (avsnitt III).
I REF undersöker författarna användningen av avancerade meta-heuristiska tekniker tillsammans med maskininlärning för att automatisera optimeringen av en omkonfigurerbar applikationsparameteruppsättning.
Parametric reconfigurable designs with Machine Learning Optimizer
{'venue': '2012 International Conference on Field-Programmable Technology', 'journal': '2012 International Conference on Field-Programmable Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}