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J-GLOBAL ID：201002200693793264   整理番号：10A0502931

ブースト回帰木と忍耐強い規則帰納を使用した効率の良いマイクロアーキテクチャ脆弱性予測

Efficient Microarchitectural Vulnerabilities Prediction Using Boosted Regression Trees and Patient Rule Inductions

著者 (3件)： LI Bin (Louisiana State Univ., LA) ,  DUAN Lide (Louisiana State Univ., LA) ,  PENG Lu (Louisiana State Univ., LA)
資料名： IEEE Transactions on Computers  (IEEE Transactions on Computers)
巻： 59  号： 5  ページ： 593-607  発行年： 2010年05月 
JST資料番号： C0233A  ISSN： 0018-9340  CODEN： ICTOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日のプロセッサは,機能サイズの縮小などのため,過渡故障に脆弱である。従って,過渡故障が最終的なプログラム出力に誤りを生じさせる確率を反映するアーキテクチャ脆弱性指数(AVF)は,性能と信頼性間の良いトレードオフを達成する際に考慮を要するが,プログラム実行中のAVFの追跡は容易ではない。本論文は,ノンパラメトリックツリー型予測モデル化方式であるブースト回帰木を使用して,重要なプロセッサ構造のAVFと種々の性能指標間で,負荷,実行位相,プロセッサ構成間の相関を明確化する方法を提案した。モデルの安定性について,提案モデルと通常の線形回帰を定量的に比較し,提案モデルは規模変動に対する安定性が高いことを示した。さらに忍耐強い規則帰納と呼ぶ技法を使用して,重要な性能指標について単純な選択規則を抽出し,予測の複雑さを低減した。事例研究により,高速AVF予測方式の適用可能性を実証した。

シソーラス用語： *計算機アーキテクチャ ,  マイクロプロセッサ ,  故障 ,  モデル ,  計算機特性 ,  トレードオフ ,  性質 ,  予測 ,  プログラム実行 ,  性能指数 ,  ディシジョンツリー ,  安定性 ,  事例研究 ,  回帰モデル ,  計算機シミュレーション ,  ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： マイクロアーキテクチャ ,  過渡故障 ,  信頼性モデル ,  脆弱性 ,  *信頼性予測 ,  回帰木 ,  線形回帰モデル

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 回帰木 ,  忍耐 ,  規則 ,  帰納 ,  マイクロアーキテクチャ ,  脆弱性 ,  予測