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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