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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >A Design Space Exploration Methodology for Parameter Optimization in Multicore Processors
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A Design Space Exploration Methodology for Parameter Optimization in Multicore Processors

机译：多核处理器参数优化的设计空间探索方法

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The need for application-specific design of multicore/manycore processing platforms is evident with computing systems finding use in diverse application domains. In order to tailor multicore/manycore processors for application specific requirements, a multitude of processor design parameters have to be tuned accordingly which involves rigorous and extensive design space exploration over large search spaces. In this paper, we propose an efficient methodology for design space exploration. We evaluate our methodology over two search spaces small and large, using a cycle-accurate simulator (ESESC) and a standard set of PARSEC and SPLASH-2 benchmarks. For the smaller design space, we compare results obtained from our design space exploration methodology with results obtained from fully exhaustive search. The results show that solution quality obtained from our methodology are within 1.35 - 3.69 percent of the results obtained from fully exhaustive search while only exploring 2.74 - 3 percent of the design space. For larger design space, we compare solution quality of different results obtained by varying the number of tunable processor design parameters included in the exhaustive search phase of our methodology. The results show that including more number of tunable parameters in the exhaustive search phase of our methodology greatly improves solution quality.
机译：随着计算系统在各种应用领域中的广泛使用，对多核/多核处理平台的特定于应用程序设计的需求显而易见。为了使多核/多核处理器适应特定的应用需求，必须相应地调整多个处理器设计参数，这涉及对大型搜索空间的严格而广泛的设计空间探索。在本文中，我们提出了一种有效的设计空间探索方法。我们使用周期精确的模拟器（ESESC）和一组标准的PARSEC和SPLASH-2基准，在两个大小不一的搜索空间中评估我们的方法。对于较小的设计空间，我们将通过设计空间探索方法获得的结果与通过完全穷举搜索获得的结果进行比较。结果表明，通过我们的方法获得的解决方案质量在完全穷举搜索结果的1.35-3.69％之内，而仅探索了设计空间的2.74-3％。对于更大的设计空间，我们比较了通过改变本方法的穷举搜索阶段中包含的可调处理器设计参数的数量而获得的不同结果的解决方案质量。结果表明，在我们的方法的穷举搜索阶段中包含更多数量的可调参数，可以大大提高解决方案的质量。

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