Power Awareness through Selective Dynamically Optimized Traces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present the PARROT concept that seeks to achievehigher performance with reduced energy consumptionthrough gradual optimization of frequently executed codetraces. The PARROT microarchitectural framework integratestrace caching, dynamic optimizations and pipelinedecoupling. We employ a selective approach for applyingcomplex mechanisms only upon the most frequently usedtraces to maximize the performance gain at any givenpower constraint, thus attaining finer control of tradeoffsbetween performance and power awareness.We show that the PARROT based microarchitecture canimprove the performance of aggressively designed processorsby providing the means to improve the utilizationof their more elaborate resources. At the same time, rigorousselection of traces prior to storage and optimizationprovides the key to attenuating increases in thepower budget.For resource-constrained designs, PARROT based architecturesdeliver better performance (up to an average16% increase in IPC) at a comparable energy level,whereas the conventional path to a similar performanceimprovement consumes an average 70% more energy.Meanwhile, for those designs which can tolerate a higherpower budget, PARROT gracefully scales up to use additionalexecution resources in a uniformly efficient manner.In particular, a PARROT-style doubly-wide machinedelivers an average 45% IPC improvement while actuallyimproving the cubic-MIPS-per-WATT power awarenessmetric by over 50%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle