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用机器学习模型来预测新芯片性能,比厂商自己还准确?

用机器学习模型预测新芯片的性能比制造商本身更准确吗?麻省理工学院的研究人员已经发明了一种机器学习工具,可以预测计算机芯片执行各种应用程序代码的速度。

为了使代码尽可能快地运行,开发人员和编译器(将编程语言转换成机器可读代码的程序)通常使用性能模型通过模拟给定的芯片架构来运行代码。

编译器使用这些信息来自动优化代码,开发人员使用这些信息来解决运行代码的微处理器的性能瓶颈。

然而,机器代码的性能模型是由相对较少的专家编写的,并且没有得到适当的验证。因此,模拟的性能指标经常偏离真实结果。

在一系列学术会议论文中,研究人员描述了一种新型的机器学习管道,它可以使过程自动化,使过程更容易、更快、更准确。

在6月份国际机器学习会议上发表的一篇论文中,研究人员提议使用Ithemal(一种以“基本块”的形式训练标记数据的神经网络模型)来计算指令的基本段,并自动预测给定芯片执行以前从未见过的基本块需要多长时间。

结果表明Ithemal比传统的手工模型更精确。

在他们的评估中,伊索马尔预测英特尔芯片运行代码的速度将超过英特尔自己构建的性能模型。

最终,开发人员和编译器可以使用这个工具来生成在越来越多不同的“黑盒”芯片设计上运行的更快、更有效的代码。

在培训中,Ithemal模型会自动分析数百万个基本块,以准确理解不同的芯片架构将如何执行计算。

重要的是,Ithemal将原始文本作为输入,不需要手动向输入数据添加功能。在测试中,Ithemal可以被输入到先前不可见的基本块和给定的芯片中,并且将产生一个数字来指示芯片代码执行的速度。

研究人员发现,与传统的手动模型相比,Ithemal的精度(即预测速度和实际速度之间的差异)下降了50%。

此外,在他们的下一篇论文中,他们显示Ithemal的错误率为10%,而英特尔的性能预测模型在跨越许多不同领域的各种基本块上的错误率为20%。

使用该工具,您可以更容易、更快速地了解任何新芯片架构的性能速度。

接下来,研究人员正在研究使模型可解释的方法。机器学习在很大程度上是一个黑匣子,所以我们不知道为什么一个特定的模型会做出预测。

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. com/2020/01/new-tool-can-predict-how-fast-code-will-run-on-a-chip/,new tool可以预测代码在芯片上的运行速度,作者:Rob Matheson返回搜狐获取更多

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