パラメトリック依存性を持つアーキテクチャ性能モデルの増分キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Mazkatli Manar; Monschein David; Grohmann Johannes; Koziolek Anne

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201858922798 整理番号：22P0165662

パラメトリック依存性を持つアーキテクチャ性能モデルの増分キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Incremental Calibration of Architectural Performance Models with Parametric Dependencies

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発行年： 2020年06月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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アーキテクチャベースの性能予測(AbPP)は,システムの性能の評価を可能にし,全ての代替案に対する測定なしに何の質問にも答える。モデルを創造する際の困難は,性能モデルパラメータ(資源要求,ループ反復数および分岐確率のようなPMP)が入力データ,使用したハードウェアおよび負荷作業負荷のような様々な影響因子に依存することである。広範囲の疑問を可能にするために,性能モデル(PM)は,モデルを較正するために測定したものを超えた予測力を持つ必要がある。したがって,PMPsは変化する可能性がある影響因子でパラメータ化する必要がある。既存の手法は,完全なシステムを測定することにより,パラメータ化PMPの推定を可能にする。従って,それらは,各コード変更後,頻繁に適用されるのに高価である。それらは,再較正時にモデルへの手動変化も保持しない。本研究では,性能モデル(CIPM)の連続統合を提示し,それは,パラメトリック依存性を含む性能モデルをインクリメンタルに抽出し,較正する。CIPMは,PMを更新し,変化部分を適応的に計測することにより,ソースコードの変化に応答する。AbPPを可能にするために,CIPMは,測定(性能試験または生産におけるシステムの実行)と統計解析,例えば回帰分析と決定木を用いて,パラメータ化PMPsを推定する。さらに,この手法は,生産変化(例えば,負荷または展開変化)に応答し,従ってPMsの使用と展開部分を較正する。評価のために,2つの事例研究を用いた。評価結果は,PMを漸増的かつ正確に較正できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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