专用加速器中基于概率图模型的多种近似技术误差评估方法技术

本发明专利技术提供了一种专用加速器中基于概率图模型的多种近似技术误差评估方法，通过概率图模型对任意部件的近似技术组合进行快速评估和选择，在保证输出质量的前提下，最大化地减少功耗并提高性能。所述方法至少包括：根据预先定义的映射规则，将指定应用的数据流图转化为概率图模型的贝叶斯网络，其中所述网络包括两种状态的近似配置节点和三种状态的输入节点；基于结构学习，建立高效精确的依赖子图，同时根据不同近似技术的配置，基于节点参数学习，确定每个节点的条件概率表；根据变量消元推断算法，基于贝叶斯网络和条件概率表，精确求解所需边缘概率，输出误差分布情况。输出误差分布情况。输出误差分布情况。

【技术实现步骤摘要】
专用加速器中基于概率图模型的多种近似技术误差评估方法


[0001]本专利技术涉及专用加速器中多种近似技术的快速评估方法以及概率图模型的建立
，特别是涉及一种专用加速器中基于概率图模型的多种近似技术误差评估方法。

技术介绍

[0002]能源的功耗问题推动了新的近似技术的出现，通过降低图像处理、数据挖掘、模式识别等应用的输出结果质量，近似计算、存储和通信等方面都能在功耗和性能上得到大大提高，以便设计用于具有抗错能力的应用加速器。这种近似技术可以应用于指定应用加速器的不同组件，但在不同的层次上具有不同的质量/功耗(或性能)权衡。
[0003]为了在可接受的输出质量内最大限度地节省功率或提高性能，近似加速器的误差评估对于选择合适的近似技术是至关重要的。有两种方法常被用来评估近似技术对最终输出质量的误差影响。首先是蒙特卡罗仿真，使用大量的模拟器来获得精确的统计结果，在近似体系结构中常被用来捕捉应用程序精确的执行动态，该方法提供了可靠的评估，但也耗费大量的时间。另一种是通过快速分析建模来计算底层近似架构的应用输出质量，其用几个公式就能快速计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种专用加速器中基于概率图模型的多种近似技术误差评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：根据预先定义的映射规则，将指定应用的数据流图转化为概率图模型的贝叶斯网络，其中，所述数据流图可通过开源工具LLVM编译应用的C/C++源码获得，且所述贝叶斯网络包括两种状态的近似配置节点和三种状态的输入节点；其中所述映射规则包括以下步骤：(1)数据流图中的每个输入都被转换为具有{P(精确)、A(近似)、U(不可接受)}三种状态的X型节点，以跟踪错误传播；(2)数据流图中的每个操作符变成一个相应的变量节点X1+，其拥有一个具有三种状态{P，A，U}的计算结果和一个具有两种状态{P，A}的近似配置节点X*1+，{X1<<,X*1<<},{X1>>,X*1>>}是左移操作符和右移操作符的节点对，其中数字1表示相同操作的计数，用于在贝叶斯网络中定位，同时保持输入和操作符变量间边的连接，另外还...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳祥，焦佳佳，王立宝，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：