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GPU Performance and Power Tuning Using Regression Trees

机译:使用回归树进行GPU性能和功耗调整

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摘要

GPU performance and power tuning is difficult, requiring extensive user expertise and time-consuming trial and error. To accelerate design tuning, statistical design space exploration methods have been proposed. This article presents Starchart, a novel design space partitioning tool that uses regression trees to approach GPU tuning problems. Improving on prior work, Starchart offers more automation in identifying key design trade-offs and models design subspaces with distinctly different behaviors. Starchart achieves good model accuracy using very few random samples: less than 0.3% of a given design space; iterative sampling can more quickly target subspaces of interest.
机译:GPU性能和功率调整非常困难,需要广泛的用户专业知识和耗时的反复试验。为了加速设计调整,已经提出了统计设计空间探索方法。本文介绍了Starchart,这是一种新颖的设计空间分区工具,它使用回归树来解决GPU调整问题。通过改进先前的工作,Starchart提供了更多的自动化功能来确定关键的设计折衷方案,并对具有明显不同行为的设计子空间进行建模。 Starchart使用很少的随机样本即可达到良好的模型精度:小于给定设计空间的0.3%;迭代采样可以更快地将目标子空间作为目标。

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