体系结构特征参数指导的近似计算技术

作者：梁伟伟; 王晶^*; 王旭; 刘鑫培; 张伟功

来源：微电子学与计算机, 2019, 36(12): 72-77.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2019.12.015

• 近似计算
• 体系结构
• 能效性
• 主成分分析
• 分类决策树

能耗是制约微处理器发展的瓶颈之一,近似计算技术能够放松对精度的要求提高能效性.不同的应用程序对精度的需求各不相同,但现有技术选择近似程度时没有考虑程序需求,因而无法保证达到最优的能效性.针对上述问题本文提出了体系结构特征参数指导的近似计算技术,建立了体系结构参数同近似敏感度之间的联系,通过机器学习方法选择对近似影响较大的参数,利用分类决策树建立区分程序近似敏感度的分析模型,并基于分析结果指导近似程度的选择.实验结果显示,本文的方法能够为不同程序选择合适的近似程度,实现计算精度和能效性的折中优化.

• 单位
  首都师范大学; 中国科学院计算技术研究所