一种基于贝叶斯优化的CPU微架构参数探索方法

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一种基于贝叶斯优化的CPU微架构参数探索方法
申请号:CN202510424291
申请日期:2025-04-07
公开号:CN120317124B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明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。
技术关键词
误差预测 仿真工具 指数 样本 参数 优化装置 随机森林模型 数值 标签 低成本 数据 时钟 校准 功耗 周期 指令
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