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摘要:
为精准快速地获得GPU功耗数据,提出一种基于硬件性能计数事件的通用图形处理器(GPGPU)功耗估算方法.通过分析GPGPU程序运行时的功耗分布情况,选择一组与应用程序运行功耗密切相关的硬件性能计数事件集合,使用反向传播人工神经网络分析硬件性能计数事件与实时功耗间的关系,最终建立GPGPU功耗估算模型.实验结果表明,与多元线性回归的功耗估算模型相比,该模型具有更高的估算准确性和通用性.
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文献信息
篇名 通用图形处理器功耗估算模型
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 通用图形处理器 硬件性能计数事件 反向传播人工神经网络 交叉验证 功耗估算
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 先进计算与数据处理
研究方向 页码范围 92-97,104
页数 7页 分类号 TP303
字数 4888字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程华 中国科学院计算技术研究所 8 36 4.0 5.0
2 王吉军 5 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
通用图形处理器
硬件性能计数事件
反向传播人工神经网络
交叉验证
功耗估算
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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317027
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