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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Discovering phase behavior through time-varying microarchitecture independent characteristics clustering : Descobrindo o comportamento de fases através do agrupamento de características independentes de microarquitetura variantes no tempo
Title Alternative: Descobrindo o comportamento de fases através do agrupamento de características independentes de microarquitetura variantes no tempo
Author: Soares, Rafael Mendonça, 1992-
Advisor: Azevedo, Rodolfo Jardim de, 1974-
Abstract: Resumo: A análise de fases provou-se uma técnica eficiente para diminuir o tempo necessário para executar simulações detalhadas de microarquitetura. O objetivo deste estudo é solucionar duas dificuldades do estado da arte: (i) a maioria das abordagens feitas na análise de fases adota uma estratégia de granularidade fina, que em alguns casos pode ser interferida por ruídos temporários e não levar em conta um contexto mais amplo; e (ii) a interpretação da assinatura de cada fase de programa é uma tarefa difícil, dado que muitas vezes são empregadas assinaturas de alta dimensão. Para a problemática (i) adotamos a análise de fases de programas em dois níveis, cada qual com uma granularidade diferente (nível 1 -- método de agrupamento de subsequências de séries temporais multivariadas; nível 2 -- $k$-means). No entanto, concluímos que essa abordagem alcançou uma precisão comparável aos trabalhos anteriores. Chegamos então ao estado da arte de forma alternativa, mas com a vantagem de trazer subsídios para uma potencial solução para a problemática (ii), pois com o método empregado, as fases passaram a ter uma assinatura (MRF) muito mais interpretável, além de alinhada ao comportamento dos programas. Demonstramos a eficácia dessa interpretação usando uma medida de centralidade para identificar as principais características de uma fase de programa, contribuindo assim para o uso dessas assinaturas (MRF) de fases em estudos posteriores

Abstract: Phase analysis has been shown to be an efficient technique to decrease the time needed to execute detailed micro-architectural simulations. Our study aimed to overcome two limitations of current methods that can be defined as follows: (i) most approaches adopt a fine-grained strategy, which in some cases can be interfered with temporary noises and do not account for a broader context; and (ii) interpreting the resulting program phases is often difficult since it is hard to draw meaningful conclusions from high-dimensional phase signatures. Regarding (i), we adopted a two-level phase analysis, each with different granularity (level 1 -- method of subsequence clustering of multivariate time series; level 2 -- $ k $ -means). However, we found that, on average, this sampling approach achieved comparable accuracy in phase classification to prior work. Thus, we achieved state-of-the-art precision with a potential solution to the problem (ii), since with the method employed, the phases started to have a much more interpretable signature (MRF), in addition to be closely aligned with the behavior of a program. We demonstrated the effectiveness of such interpretation using a centrality measure to identify the most important characteristics within a program phase
Subject: Arquitetura de computador
Avaliação de desempenho
Language: Multilíngua
Editor: [s.n.]
Citation: SOARES, Rafael Mendonça. Discovering phase behavior through time-varying microarchitecture independent characteristics clustering : Descobrindo o comportamento de fases através do agrupamento de características independentes de microarquitetura variantes no tempo . 2020. 1 recurso online ( 88 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.
Date Issue: 2020
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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