Efficient Performance Evaluation of Multi-Core SIMT Processors with Hot Redundancy
Notice bibliographique
Résumé
Redundancy is a well-known technique for improving yield and consequently reducing cost. Prior work has shown that at the architectural level, hot spare components not only increase yield (and reduce costs) when components are defective, but also improve performance. Hot spares, however, complicate system evaluation: the presence of defects affects what resources are available. Accurate performance evaluation thus requires the simulation of the entire population of resulting dice in order to determine the expected performance E[P] of the system. While simply expensive for single system evaluation, it is intractable for design space exploration. We therefore introduce two E[P] estimation techniques, Êm[P] and Ês[P]. Êm[P] evaluates the m most likely configurations, and assumes the performance of all others is zero, reducing simulation by 93 percent. This remains computationally expensive for design space exploration when individual, detailed, simulations require hours. Ês[P] evaluates only the most likely configuration, and assumes its performance for all other configurations, reducing simulation by 98 percent, with no more than 2.6 percent error in E[P], sufficient for differentiating designs along the Pareto-optimal front during design space exploration. Consequently, designers may add redundancy, and evaluate system performance and cost, with no greater design effort than performance evaluation alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».