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講演抄録/キーワード
講演名 2015-12-03 11:40
機械学習を用いたプロセッサ性能モデリングの精度解析
田中義浩小野貴継井上弘士九大
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抄録 (和) コンピュータシステムを設計する際に実行対象となるアプリケーションが予め定まっている場合,システム設計者は要求を満たすプロセッサを選択する必要がある.候補となる全てのプロセッサに対し,当該アプリケーションを実装することは多大なコストを要する.この問題を解決すべくプロセッサの性能を知る方法として機械学習を用いた性能モデリングが挙げられる.しかしながら,推定精度は学習データの質や機械学習のアルゴリズムなど様々な要因に依存するため,実用的な性能推定を実現するためには適切な機械学習法を適用しなければならない.そこで本稿では,精度の高い推定を行うための条件を明らかにするために,学習に用いるアーキテクチャパラメータや性能モデリング手法の違いに着目し,様々な条件での推定精度の解析を行った.その結果,精度の高い性能モデリングを行うためには学習に用いるアーキテクチャパラメータにCPUクロック周波数を含め,かつ,性能モデリング手法に合わせて学習に用いるアーキテクチャパラメータ数を適切に選択することが必要であると判明した. 
(英) When designing a computer system, a system designer need to select an appropriate processor to satisfy design constraints if an application to be executed is determined in advance. It is quite costly to implement the application onto all of the processor candidates. One of the representative approaches to address the above problem is to estimate the application’s performance on each target processor by using performance models based on machine learning. Since its accuracy of depends on various kinds of factors such as quality of training data, machine learning algorithms and so on, it is necessary to choose an appropriate method for the modeling. In this paper, in order to reveal their requirements for accurate performance estimation, we analyze the accuracy of performance models by varying the architecture parameters used for training data and performance modeling method. The result shows that in order to realize accurate performance modeling, CPU clock frequency is necessary to be used in training data and a number of architecture parameters is required to be selected according to the performance modeling method.
キーワード (和) 性能推定 / 機械学習 / 経験的モデリング / / / / /  
(英) Performance Estimation / Machine Learning / Empirical Modeling / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 342, CPSY2015-74, pp. 75-80, 2015年12月.
資料番号 CPSY2015-74 
発行日 2015-11-24 (CPSY) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 VLD DC IPSJ-SLDM CPSY RECONF ICD CPM  
開催期間 2015-12-01 - 2015-12-03 
開催地(和) 長崎県勤労福祉会館 
開催地(英) Nagasaki Kinro Fukushi Kaikan 
テーマ(和) デザインガイア2015 -VLSI設計の新しい大地- 
テーマ(英) Design Gaia 2015 -New Field of VLSI Design- 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CPSY 
会議コード 2015-12-VLD-DC-SLDM-CPSY-RECONF-ICD-CPM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いたプロセッサ性能モデリングの精度解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Accuracy Analysis of Machine Learning based Performance Modeling for Microprocessors 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 性能推定 / Performance Estimation  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(3)(和/英) 経験的モデリング / Empirical Modeling  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 義浩 / Yoshihiro Tanaka / タナカ ヨシヒロ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小野 貴継 / Takatsugu Ono / オノ タカツグ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 弘士 / Koji Inoue / イノウエ コウジ
第3著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者
発表日時 2015-12-03 11:40:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CPSY 
資料番号 IEICE-CPSY2015-74 
巻番号(vol) IEICE-115 
号番号(no) no.342 
ページ範囲 pp.75-80 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CPSY-2015-11-24 


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