Spatial-temporal behavior analysis of applications and exploitation in approximate computing
Yaklaşımlı hesaplamada uygulamaların uzamsal-zamansal davranış analizi ve kullanımı
- Tez No: 995369
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL AKTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern hesaplama, taleplerin donanım verimliliğini aştığı bir ``güç duvarı" ile karşı karşı\-yadır. Yaklaşımlı hesaplama performans ve enerji için doğruluktan ödün verir; ancak kaynak kodu seviyesindeki geleneksel statik teknikler, değişen çalışma zamanı kısıtlamalarına uyum sağlayamayan sabit ikili dosyalar üretir. Bu sınırlamaları aşmak için, yaklaşım mekanizmalarını kontrolden ayıran dinamik bir çerçeve sunuyoruz. Özel LLVM geçişleri kullanan çerçeve, uygulamaları döngü delme, hassasiyet ölçekleme ve yaklaşımlı matematik sağlayan kontrol edilebilir düğmelerle donatır. Ayrıca kararlılık için şeffaf bir kesin yola geri dönüş mekanizmalı gölge yol mimarisi kullanılır. Güvenilirlik ve optimizasyonu dengelemek amacıyla, doğruluk kısıtlamaları için bir ikili sınıflandırıcıyı; iş hacmini maksimize veya enerji tüketimini minimize eden yapılandırmalar için regresyon modelleriyle birleştiren hibrit bir makine öğrenimi denetleyicisi uyguladık. PARSEC ve HeCBench paketlerinden 10 testle değerlendirilen çerçeve, zamansal iş yükü yapısından yararlanarak statik yöntemleri geride bırakmıştır. Sonuçlar, her durumda doğruluk eşiklerini korurken \%70'e varan hızlanma ve \%69'a varan enerji tasarrufu göstermektedir. Hata eğilimli bölgelerden kaçınmak (örn. fluidanimate) veya başlangıçta yoğunlaşan işten yararlanmak (örn. gaussian) gibi faza özgü davranışları yöneten sistem, akıllı çalışma zamanı adaptasyonunun sabit kararlara pratik bir alternatif olduğunu doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Modern computing faces a ``power wall" where computational demands outpace hardware efficiency. Approximate computing trades accuracy for performance and energy efficiency; however, traditional approximation techniques applied statically at the source-code level result in fixed binaries that are unable to adapt the level of approximation to changing runtime constraints. To overcome these limitations, we present a dynamic approximation framework that decouples approximation mechanisms from control policy. By leveraging custom LLVM passes, the framework instruments applications with controllable software knobs that enable loop perforation, precision scaling, and approximate math. It further employs a shadow path architecture with a transparent exact path fallback to ensure stability under changing runtime constraints. We implement a hybrid machine learning controller to balance the conflicting demands of reliability and optimization, combining a binary classifier to enforce accuracy constraints with regression models to identify configurations maximizing throughput or minimizing energy consumption. We evaluated the framework across 10 benchmarks from PARSEC and HeCBench, and it consistently outperformed static heuristics by exploiting temporal workload structure. Results demonstrate speedups of up to 70\% and energy reductions of up to 69\% while maintaining user-defined accuracy thresholds in every case. By successfully navigating phase-specific behaviors, such as avoiding error-prone regions (e.g., in fluidanimate) or exploiting front-loaded work (e.g., in gaussian), the system validates that intelligent runtime adaptation offers a practical alternative to fixed compile-time decisions for energy-constrained environments.
Benzer Tezler
- Doğal, tarihi kültürel açıdan turizm potansiyelini değerlendirme modeli: Ayvalık örneği
The tourism model for evaluation of natural, historical and cultural potential: A case of Ayvalık
İSMAİL HAKAN KOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. VEDİA DÖKMECİ
- Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği
Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region
SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Black-Scholes kısmi diferensiyel denklemin sonlu eleman ve sonlu fark yöntemleri ile çözüm analizi
Solution analysis of Black-Scholes partial differential equation by finite element and finite difference methods
HAYATİ ÜNSAL ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. AHMET DURAN
- Meteorolojik gözlem ve era5-land verileriyle sıcak hava dalgalarının indeks tabanlı analizi: Sakarya ili örneği
Index-based analysis of heatwaves using meteorological observations and era5-land data: The case of Sakarya province
DİLAY GEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
PROF. DR. BEYZA USTAOĞLU
- Bulanık kümeler ve meteoroloji uygulamaları
Fuzzy sets and applications of meteorology
HASAN TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ ŞEN