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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种面向能效优化的多线程映射优化方法、系统及介质，本发明方法包括获取指定的N个多线程程序在多核处理器上以M种映射方式运行的性能监控事件数据并筛选特征子集得到特征向量，以N个多线程程序样本特征向量、M种硬件平台特征向量和相对能效标签值构建训练数据集，训练M‑1个支持向量机模型，在预测多线程目标程序的能效优化映射方式时，每个支持向量机模型输出为对应多线程映射方式下的相对能效标签值，通过判断函数整合M‑1个模型的输出值，获得多线程目标程序的能效优化多线程映射方式。本发明旨在降低多线程目标程序运行时的计算结点能耗，提升多线程目标程序运行时性能，优化多线程目标程序运行时的计算结点整体能效。
主权项：1.一种面向能效优化的多线程映射优化方法，其特征在于，包括：S1，获取指定的N个多线程程序在多核处理器平台上以M种多线程映射方式运行的性能监控事件数据；S2，将N个多线程程序的所有性能监控事件数据与计算结点能效进行相关性分析，选出与计算结点能效相关性最大的L个性能监控事件数据，构成这N个多线程程序的、长度为L的特征向量；S3，以N个多线程程序特征向量、M种硬件平台特征向量和与待预测映射方式下的相对能效标签值构建训练数据集，其中待预测映射方式为M种映射方式中的其中一种；S4，训练M-1个支持向量机模型，每个支持向量机模型输出为该支持向量机模型的输入数据对应的映射方式和待预测映射方式的相对能效标签值；S5，获取多线程目标程序在与步骤S1中相同结构的多核处理器平台上，以待预测映射方式运行的性能监控事件数据，以L个性能监控事件数据、待预测映射方式的硬件平台特征向量构建目标程序数据集；S6，在预测多线程目标程序的能效优化映射方式时，通过判断函数整合M-1个支持向量机模型的输出值，获得多线程目标程序的能效优化多线程映射方式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种面向能效优化的多线程映射优化方法、系统及介质
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