Preditor de Desempenho de GPUs aplicado à Exploração do Espaço de Projetos ciente de Dark Silicon - Duenha, Liana; Sonohata, Rhayssa; Arigoni, Danillo; Santos, Ricardo (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD), 2020)
Simuladores de sistemas heterogêneos GP-GPU procuram oferecer acurácia de desempenho ao custo de elevado tempo de execução. Com o objetivo de evitar o custoso processo de simulação durante as etapas de exploração arquitetural de sistemas baseados em GPUs, desenvolvemos e avaliamos diversos preditores de desempenho de GPUs baseados em algoritmos de aprendizado de máquina com acurácia e baixo custo computacional. A qualidade dos preditores desenvolvidos neste trabalho foi avaliada por meio de métricas como coeﬁciente de determinação, score de treinamento e validação cruzada. Preditores baseados nas técnicas de Random Forest e SVR apresentaram os melhores resultados tanto em acurácia quanto performance.