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主成分线性回归模型分析应用程序性能
被引量：
6
1
作者
李胜梅
程步奇
+2 位作者
高兴誉
乔林
汤志忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第11期1949-1955,共7页
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主...
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的.
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关键词
性能分析
cache缺失
主成分分析
线性回归
SPEC
CPU2006
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职称材料
基于非线性回归方程偏导数分析应用程序性能敏感度的方法
被引量：
2
2
作者
李胜梅
程步奇
+2 位作者
高兴誉
乔林
汤志忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期1654-1662,共9页
性能敏感度反映了应用程序性能相对于性能影响因素的变化率,对性能敏感度的量化分析可为体系结构设计和程序性能优化提供有意义的参考和指导.提出了一种分析程序性能敏感度的非线性回归模型(PS-NLRM),能够量化不同应用程序的性能敏感度...
性能敏感度反映了应用程序性能相对于性能影响因素的变化率,对性能敏感度的量化分析可为体系结构设计和程序性能优化提供有意义的参考和指导.提出了一种分析程序性能敏感度的非线性回归模型(PS-NLRM),能够量化不同应用程序的性能敏感度.通过主成分分析消除了影响性能的性能事件之间的相关性,通过曲线拟合引入非线性项,建立了程序性能CPI和性能事件之间的非线性回归方程.模型应用在SPEC CPU2006整型程序之上,通过了t检验和F检验,达到90%以上的拟合度.基于非线性回归方程相对于性能事件的偏导数,得到不同应用程序的性能对性能事件的敏感度.利用性能敏感度对SPEC CPU2006整型程序性能进行预测的平均相对误差约为4.5%,比传统线性回归模型预测误差下降50%.
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关键词
性能敏感度
主成分分析
非线性回归分析
偏导数
性能预测
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职称材料
题名
主成分线性回归模型分析应用程序性能
被引量：
6
1
作者
李胜梅
程步奇
高兴誉
乔林
汤志忠
机构
清华大学计算机科学与技术系
英特尔中国研究中心编程系统实验室
中国
科学院数学与
系统
科学
研究
院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009年第11期1949-1955,共7页
基金
国家自然科学基金项目(60773149
10425105)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z108)
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2007CB310900)~~
文摘
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的.
关键词
性能分析
cache缺失
主成分分析
线性回归
SPEC
CPU2006
Keywords
performance analysis
cache miss
principal component analysis
linear regression analysis
SPEC CPU2006
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于非线性回归方程偏导数分析应用程序性能敏感度的方法
被引量：
2
2
作者
李胜梅
程步奇
高兴誉
乔林
汤志忠
机构
清华大学计算机科学与技术系
英特尔中国研究中心编程系统实验室
中国
科学院数学与
系统
科学
研究
院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010年第9期1654-1662,共9页
基金
国家自然科学基金项目(60773149
10425105)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z108)
国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目(2007CB310900)
文摘
性能敏感度反映了应用程序性能相对于性能影响因素的变化率,对性能敏感度的量化分析可为体系结构设计和程序性能优化提供有意义的参考和指导.提出了一种分析程序性能敏感度的非线性回归模型(PS-NLRM),能够量化不同应用程序的性能敏感度.通过主成分分析消除了影响性能的性能事件之间的相关性,通过曲线拟合引入非线性项,建立了程序性能CPI和性能事件之间的非线性回归方程.模型应用在SPEC CPU2006整型程序之上,通过了t检验和F检验,达到90%以上的拟合度.基于非线性回归方程相对于性能事件的偏导数,得到不同应用程序的性能对性能事件的敏感度.利用性能敏感度对SPEC CPU2006整型程序性能进行预测的平均相对误差约为4.5%,比传统线性回归模型预测误差下降50%.
关键词
性能敏感度
主成分分析
非线性回归分析
偏导数
性能预测
Keywords
performance sensitivity
principal component analysis
non-linear regression analysis
partial derivative
performance prediction
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
主成分线性回归模型分析应用程序性能
李胜梅
程步奇
高兴誉
乔林
汤志忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2009
6
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职称材料
2
基于非线性回归方程偏导数分析应用程序性能敏感度的方法
李胜梅
程步奇
高兴誉
乔林
汤志忠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
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