2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、分類(lèi)號(hào)——UDC密級(jí)——學(xué)校代碼三絲皇Z劣海理歹大客學(xué)位論文題目基墮E益絲圈鱉絲壘拯遮鹽窒閨拯盍塑型搓型一一英文multi—coredesignspaceexplorationpredictionmodel題目研究生姓名楊敏龍姓名盔孟逮職稱型墼蕉學(xué)位遣指導(dǎo)教師單位名稱鹽差墊登堂當(dāng)墊苤芏墮?quán)]編箜QQzQ申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別亟學(xué)科專業(yè)名稱鹽差扭廛旦墊查論文提交日期2Q!圣生壘旦論文答辯日期至Q!墨主量旦學(xué)位授予單位武這堡王太堂學(xué)位授予日期答辯委員會(huì)

2、主席鹽查評(píng)閱人蔓絲蕉奎鹽2013年4月摘要多核處理器不但在科學(xué)研究領(lǐng)域成為熱門(mén)主題,在商業(yè)市場(chǎng)上也呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)。由于多核處理器與單核處理器在體系結(jié)構(gòu)分析上存在一定的差異性,特別是在處理器的設(shè)計(jì)過(guò)程中,如何從龐大設(shè)計(jì)空間中快速找出滿足條件的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu),成為了世界研究者們關(guān)心的問(wèn)題。研究者們利用軟件模擬技術(shù)模擬不同配置下處理器的性能功耗。為了減少模擬時(shí)長(zhǎng),先后采用統(tǒng)計(jì)采樣和統(tǒng)計(jì)模擬等減少指令的加速模擬方法,并沒(méi)有從根本上解決模擬過(guò)程總

3、時(shí)間太長(zhǎng)的問(wèn)題。先建立模型后采用預(yù)測(cè)的方法,即預(yù)測(cè)模型,能夠有效降低模擬器模擬多核配置的次數(shù),比其他加速模擬技術(shù)更加優(yōu)越。本文運(yùn)用多核模擬器模擬部分訓(xùn)練配置,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型,最后通過(guò)MATLAB預(yù)測(cè)未知配置參數(shù)處理器的執(zhí)行性能與功耗值。以便指導(dǎo)多核處理器的設(shè)計(jì)。整個(gè)過(guò)程主要使用了SESC模擬器與MATLAB工具,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)多核設(shè)計(jì)參數(shù),能夠較好的預(yù)測(cè)不同負(fù)載在不同配置下的執(zhí)行性能和功耗值。主要研究?jī)?nèi)容如下:1

4、討論了神經(jīng)元與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。分析了神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型,學(xué)習(xí)了人工神經(jīng)元的信息處理流程。詳細(xì)講解了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并列出了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)建立過(guò)程。2通過(guò)SESC多核模擬器的模擬結(jié)果,在RATLAB上建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。從微體系結(jié)構(gòu)配置參數(shù)中選出影響結(jié)果較大的八個(gè)重要參數(shù),用拉丁超立方體抽樣隨機(jī)抽取訓(xùn)練數(shù)據(jù),利用抽取的配置參數(shù)組合在SESC多核模擬器模擬運(yùn)行SPLASH2CPU基

5、準(zhǔn)測(cè)試程序ftt、radix、fmm,獲取各自對(duì)應(yīng)的性能值和功耗值。通過(guò)測(cè)試樣本的設(shè)計(jì)參數(shù)和模擬運(yùn)行的結(jié)果,在ⅥATLAB上反復(fù)訓(xùn)練后,分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。3比較分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的可行性,重新從設(shè)計(jì)空間中抽取配置參數(shù)樣本,分別用軟件模擬與預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè),比較兩者的性能功耗結(jié)果。在預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)上,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)

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