統計情報に基づく動的電源電圧制御手法(省電力方式)
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概要
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プログラムの実行に関して種々の最適化に対する要求が強く求められてきており,特に実行時における最適化が重要視されている.我々はハードウェアから得られる動的な情報と,コンパイラから得られるプログラムのフェーズの区切りといった静的な情報を用いて精度の高い最適化手法を確立する.本稿では,実行時における最適化のためのモデリングに従来のような定性的な解析ではなく,定量的なデータを取得し,統計的な学習を用いるという手法を提案する.また,本手法をDVFSに適用し,許容される下限の性能を最高周波数時の性能との相対値,すなわち性能比閾値として与えたときに,許される範囲内で最適な周波数・電源電圧を選択し,消費電力を削減することを目的とする.あらかじめ各種アプリケーション実行中のカウンタ情報と性能との関係を統計的に学習し,コンパイラがターゲットアプリケーションのソースコードに対し性能予測と周波数・電圧変更のためのランタイムコードを挿入し,性能低下を一定以下に抑えつつ,消費電力を削減する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-11-15
著者
-
近藤 正章
電気通信大学
-
近藤 正章
東京大学先端科学技術研究センター
-
中村 宏
東京大学先端科学技術研究センター
-
中村 宏
東京大学
-
佐々木 広
東京大学先端科学技術研究センター
-
池田 佳路
東京大学先端科学技術研究センター
-
浅井 雅司
東京大学先端科学技術研究センター
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