Automatic synthetic benchmark generation for multicore systems
Çok çekirdekli sistemler için otomatik karşılaştırma testi yaratma
- Tez No: 433923
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALPER ŞEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 202
Özet
Modern çok çekirdekli CPU ve GPU mimari simülasyonunu hızlandırmak için sentetik karşılaştırma uygulamalarını otomatik şekilde yaratan, karakterizasyon ve sentezleme bileşenleri olan yeni sentezleme araçları geliştirdik. İlk olarak, CPU ve GPU sistemleri için önemli olan karakteristiklerin kümesi belirledik. Daha sonra geliştirdiğimiz araçlar ile bu karakteristikleri mevcut uygulamalardan toplayarak bu uygulamaların yüksek hızda simülasyonuna olanak sağlayan minyatür halleri olan sentetik karşılaştırma uygulamaları oluştururduk. CPU uygulamalarının önemli karakteristiklerini toplamak için yazılım mimari kalıplarını kullandık ve çeşitli makine öğrenme tekniklerini uygulayarak bu yazılım mimari kalıpları otomatik olarak tanımladık. Bununla beraber bu makine öğrenme tekniklerini doğruluk ve hız açısından karşılaştırdık ve yazılım mimari kalıplarının tanımlanmasının performans ve mimari eniyileme açısından önemli olduğunu gösterdik. Sentezlenen karşılaştırma uygulamalarımız küçük, hızlı, taşınabilir ve okunabilir olduğu gibi sentezlendikleri gerçek uygulamanın karakteristiklerini de doğru şekilde taklit etmektedir. Sentetik CPU karşılaştırma uygulamalarımız Pthreads veya Multicore Association (mesaj iletim veya kaynak yönetim) kütüphanelerini ve sentetik GPU karşılaştırma uygulamalarımız OpenCL kütüphanesini kullanabilmektedir. Bu çalışma ile varolan GPU uygulamarından ilk kez sentetik OpenCL karşılaştırma uygulaması geliştirildi. CPU tekniklerimiz için MIMIME aracını geliştirdik ve sentetik karşılaştırma uygulamaları yarattık. Benzer şekilde, GPU tekniklerimiz için MINIME-GPU aracını geliştirerek deneylerle tekniklerimizi doğruladık.
Özet (Çeviri)
We present a novel automated multicore benchmark synthesis framework for multicore systems including CPUs and GPUs with characterization and generation components to speed up architectural simulation of modern architectures. We first identify a set of important application characteristics for CPUs and GPUs. Then, our framework captures these characteristics of original multicore applications and generates synthetic multicore benchmarks from those applications where synthetic benchmarks are a miniaturized form of applications that allow high simulation speeds and act as proxies of proprietary applications. We use parallel software architectural patterns in capturing important characteristics of CPU applications where we apply different machine learning techniques in a novel approach to automatically detect parallel patterns used in applications. In addition, we compare these techniques in terms of accuracy and speed and demonstrate that detecting parallel patterns is crucial for performance improvements and enables many architectural optimizations. The resulting synthetic benchmarks are small, fast, portable, human-readable, and they accurately reflect the key characteristics of the original multicore applications. Our synthetic CPU benchmarks use either Pthreads or Multicore Association (message passing and resource management) libraries and synthetic GPU benchmarks use OpenCL library. To the best of our knowledge, this is the first time synthetic OpenCL benchmarks for GPUs are generated from existing applications. We implement our techniques for CPUs in the MINIME tool and generate synthetic benchmarks. Similarly, we implement our techniques for GPUs in the MINIME-GPU tool and experimentally validate them.
Benzer Tezler
- Semantik arama ile multimedya verilerin anlamlandırılması
Interpretation of multimedia data with semantic search
OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAMİ MUHARREM ORAK
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- New logic architectures for round robin arbitration and their automatic RTL generation
Değişmez zaman paylaşımlı iş-düzenleyiciler için yeni mimariler ve bu mimarilerin otomatik YTS üreteçleri
ONUR BAŞKİRT
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. H. FATİH UĞURDAĞ
- Hibrit zeki sistem ile metin özetleme
Text summarization by hybrid intelligent system
BEGÜM MUTLU
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL