基于性能计数事件的计算机功耗估算模型

发布时间：2018-06-20 15:46

  本文选题：计算机功耗 + 功耗估算　； 参考：《计算机应用研究》2017年03期

【摘要】：精准快速获取计算机系统的实时功耗是功耗优化研究的基础,因此提出并建立了一种高精度的计算机功耗估算模型。通过分析统计系统运行时代表性的性能计数事件,应用机器学习理论分析性能事件与功耗的关系,建立多核计算机系统实时功耗估算模型。模型构建时使用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)方法以及支持向量回归(support vector regression,SVR)方法分析两者关系,并对两种方法建立的功耗估算模型进行了对比分析。实验结果表明,基于性能事件的功耗估算模型可准确估计计算机实时功耗,估算误差不高于3%。与已有模型相比较,该估算模型精度更高、通用性更好。
[Abstract]:Accurate and fast acquisition of real-time power consumption of computer systems is the basis of power optimization. Therefore, a high-precision computer power estimation model is proposed and established. By analyzing the representative performance counting events of the statistical system, and applying the machine learning theory to analyze the relationship between the performance events and the power consumption, a real-time power estimation model for multi-core computer systems is established. Multiple linear regression (MLR) method and support vector regression (SVR) method are used to analyze the relationship between the two models. The power consumption estimation models established by the two methods are compared and analyzed. The experimental results show that the power estimation model based on the performance event can accurately estimate the real-time power consumption of the computer, and the estimation error is no more than 3. Compared with the existing models, the proposed model has higher accuracy and better generality.
【作者单位】： 江南计算技术研究所;中国科学院计算技术研究所;
【分类号】：TP181;O212.4

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本文编号：2044780