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1.
性能敏感度反映了应用程序性能相对于性能影响因素的变化率,对性能敏感度的量化分析可为体系结构设计和程序性能优化提供有意义的参考和指导.提出了一种分析程序性能敏感度的非线性回归模型(PS-NLRM),能够量化不同应用程序的性能敏感度.通过主成分分析消除了影响性能的性能事件之间的相关性,通过曲线拟合引入非线性项,建立了程序性能CPI和性能事件之间的非线性回归方程.模型应用在SPEC CPU2006整型程序之上,通过了t检验和F检验,达到90%以上的拟合度.基于非线性回归方程相对于性能事件的偏导数,得到不同应用程序的性能对性能事件的敏感度.利用性能敏感度对SPEC CPU2006整型程序性能进行预测的平均相对误差约为4.5%,比传统线性回归模型预测误差下降50%.  相似文献
2.
主成分线性回归模型分析应用程序性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用程序的性能分析能够给体系架构设计者和性能优化者提供有效的参考和指导.采用主成分线性回归模型分析了SPEC CPU2006的整型程序性能.模型选取性能监测单元采样到的事件为自变量,每条指令的时钟周期数(CPI)作为因变量.模型中采用主成分分析法消除了性能事件之间的相关性.实验结果表明,模型的拟合优度在90%以上,对性能进行预测的平均相对误差为15%.模型从量化上分析了L1,L2高速缓存缺失作为影响性能的关键因素是怎样影响程序性能的.  相似文献
3.
Davidson方法及其变型是一类非常流行的求解大规模特征值问题的方法.本文将从理论和实现两个角度,综述了Davidson型方法,包括Jacobi-Davidson方法的基本思想和发展概况.  相似文献
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