一种基于贝叶斯优化的CPU微架构参数探索方法技术

本发明专利技术提出了一种基于贝叶斯优化的CPU微架构参数探索方案，该方案旨在通过构建多置信度的CPU微架构参数探索装置，以实现端到端的CPU设计空间探索与优化，其中，该方案融合了不同置信度仿真工具的优势，不仅实现了对低置信度仿真的低成本精准校准，还为多置信度贝叶斯优化装置提供了更为精确的反馈信息，此外，本方案依据数据样本的实时分布特性选择合适的置信度仿真工具，从而实现了CPU设计参数探索的准确性与效率的最佳平衡。总体而言，本方案有效协调了不同置信度仿真工具在准确性和耗时方面的矛盾，显著提升了CPU微架构设计参数的探索效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及针对通用处理器微架构设计参数探索方法，具体来说，涉及中央处理器设计领域，更具体地说，涉及一种基于贝叶斯优化的cpu微架构参数探索方法。

技术介绍

1、在cpu微架构设计中，寄存器堆规模、缓存容量及运算单元配置等核心参数是影响cpu的性能与能效的关键因素，由于流片成本高昂，通常在cpu设计阶段采用仿真工具评估特定cpu设计参数的性能指标与功耗指标，以指导cpu的设计与制作。

2、现有技术中，通常采用低置信度仿真工具或高置信度仿真工具进行cpu的设计参数仿真，其中，低置信度仿真工具通过高层次抽象实现高效的性能评估，以gem5体系结构模拟器为例，该模拟器是一种用于模拟处理器行为的低置信度仿真工具，其采用高层次高抽象的编程语言（如c/c++，python）编写并且可以在普通的计算机上运行。一般来说，模拟器最多关注模拟cpu的组件的行为，而不会精确到寄存器传输级，此外，由于主流的x86和arm指令集的芯片并非开源，科研人员无法获取这些芯片的硬件描述语言代码，不可能实行寄存器传输级和门级仿真，因此，大多数cpu微架构设计空间探索是在架构级使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于贝叶斯优化的CPU微架构参数探索方法，用于从预设的CPU设计参数空间中探索多个符合性能要求的CPU设计参数，其特征在于，所述方法包括多轮迭代，其中，每轮迭代包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的贝叶斯优化装置包括代理模型与采集函数，其中，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集函数为期望帕累托超体积改进函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的误差预测模型为基于随机森林模型或高斯过程概率模型构建的预测模型，其被配置为：基于需要预测的CPU设计参数样本、该CPU设计参数样本的微架构事件以...

【技术特征摘要】

1.一种基于贝叶斯优化的cpu微架构参数探索方法，用于从预设的cpu设计参数空间中探索多个符合性能要求的cpu设计参数，其特征在于，所述方法包括多轮迭代，其中，每轮迭代包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的贝叶斯优化装置包括代理模型与采集函数，其中，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集函数为期望帕累托超体积改进函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的误差预测模型为基于随机森林模型或高斯过程概率模型构建的预测模型，其被配置为：基于需要预测的cpu设计参数样本、该cpu设计参数样本的微架构事件以及采用预设方法推导的性能指数派生特征预测该cpu设计参数样...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝弘华，罗纯杰，王磊，詹剑锋，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：