复杂体系结构的计算特征分类研究

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1、复杂体系（申请工学硕士学位论文）结构的计算特征复杂体系结构的计算特征分类研究分类研究缪旭阳培养单位：计算机科学与技术学院学科专业：计算机软件与理论武研究生：缪旭阳汉理指导老师：袁景凌教授工大学2014年4月万方数据分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目复杂体系结构的计算特征分类研究英文题目ResearchonComputingFeatureClassificationofComplexComputerArchitecture研究生姓名缪旭阳姓名袁景凌职称教授学位博士指导教师单位名称计算机科学与技术学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称计算机软件与理论论文

2、提交日期2014年4月论文答辩日期2014年5月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席钟珞评阅人钟珞马成前2014年4月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或

3、机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提交的学位论文（含电子学位论文）为答辩后经修改的最终定稿学位论文，并授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期万方数据摘要目前，计算机系统的规模正日益增长，用户对计算机性能需求的不断提升也促使大量异构应用程序和线程并发执行。因此，对复杂体系结构的计算特征进行全局分析已经

4、成为研究的焦点问题。传统的分析方法大多采用软件细节模拟等相关技术，为了提高模拟速度，研究者们又提出了统计模拟、采样模拟、加速模拟等改进的模拟方式，为复杂体系结构的分析提供了更高效的方法。但这些方法在大规模异构复杂体系结构的计算特征分析上仍存在着一定的局限性。为了更全面，更有效地分析和利用复杂体系结构的计算特征，本文将机器学习分类方法融入到计算特征的分析中，以便更好的指导体系结构的设计等。本文的主要工作如下：1)探讨了复杂体系结构分析的相关技术。比较分析了传统的时钟周期模拟技术、统计模拟方法、采样模拟技术、加速模拟等，探讨了以机器学习为基础的体系结构计算特征分析方法的优劣和

5、应用前景。2)提出了复杂体系结构的计算特征提取方法。体系结构计算特征的提取为分类研究提供了前期的重要依据。主要将主成分分析方法应用于复杂体系结构特征的提取中，在提取出计算特征IPC（每一时钟周期执行指令数目）和功耗后，用数理统计相关方法对获取的特征空间进行了简单说明描述。研究表明对复杂体系结构的计算特征进行有效提取，有助于提高复杂体系结构计算特征分类的准确性。3)实现了基于Boosting判定模型的计算特征分类方法。利用加权融合的Boosting算法对样本进行训练，该样本中包含提取出的计算特征IPC和功耗以及对应的多核配置参数组合。通过不断迭代训练得到AdaBoost分类

6、模型，再用该分类模型对复杂体系结构的两个计算特征进行分类。实验结果与前期研究的基于BP和RBF神经网络分类模型进行比较，平均误差仅在3-4%，而神经网络模型平均预测误差在4-5%。因此该模型精度较高且优于神经网络模型，能够较好地进行复杂体系结构的计算特征划分。关键词：复杂体系结构，计算特征，特征分类，AdaBoost算法I万方数据AbstractAtpresent,thescaleofcomputersystemisgrowinggradually.Usersdemandthattheperformanceofcomputersimprovecontinuouslywhi

7、chalsocontributetoaconcurrentexecutionofalargenumberofheterogeneousapplicationsandthreads.Therefore,makingaglobalanalysisaboutthecomputingfeaturesofthecomplexcomputerarchitecturehasbecomethefocusofresearch.Mostofthetraditionalmethodsofanalysisusedetailedsoftwaresimu