利用深度学习的硬件计数器复用估计算法

作者：王一超; 王鎏振; 林新华^*

来源：国防科技大学学报, 2022, 44(05): 114-123.

• 硬件计数器
• 硬件性能事件
• 复用技术
• 深度学习

利用深度学习方法，为硬件计数器复用(multiplexing, MPX)提供结果精度更高的估计模型。通过对MPX估计得到的结果与实际采集的真实数据进行相似性分析，证明相同程序多次运行之间得到的硬件计数值是线性相关的。采用神经网络多层感知器(multilayer perceptron, MLP)和双向门控神经网络(bidirectional gated recurrent unit, Bi-GRU)这2种深度学习模型，对MPX数据进行拟合。基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW),提出一个全新的评估MPX数据精度的指标DTW-cost。实验结果表明，同时收集15个硬件事件数据时，MLP方法拟合得到的13个高性能计算应用平均准确率比现有使用最广的固定插值法高出10.53%,最多可提升19.8%;而在MLP表现较差的事件上，Bi-GRU方法得到的平均准确率提升了28.8%。

• 单位
  上海交通大学