一种预测稀疏矩阵运算能耗的方法

摘要

本发明提供了一种预测稀疏矩阵运算能耗的方法。该方法首先根据稀疏矩阵非零元素分布的特征将样本矩阵进行层次聚类。其次，将各个类中能效值最大的样本矩阵的资源分配作为该类别的最优资源分配情况。最后对样本矩阵的计算密度和计算性能建立线性回归模型，利用模型对稀疏矩阵运算的计算性能进行预测，进而根据性能和能效的关系预测出稀疏矩阵运算的能耗。本发明基于知识发现预测稀疏矩阵运算能耗的方法，充分考虑到稀疏矩阵特征值和资源分配对计算性能与能耗的影响。通过层次聚类将样本矩阵划分为不同的类别使得预测过程具有自学的特征。

主权项

一种预测稀疏矩阵运算能耗的方法，其特征在于包括如下步骤：1)将样本矩阵进行层次聚类，过程为：初始化时一个样本为一个类，计算任意两个样本矩阵之间的距离，当距离小于某一阈值时，将这两个样本归为一类；2)在各个类中找出能效值最大的样本矩阵，其资源分配作为该类别能耗性能最优的分配情况；3)建立样本矩阵计算密度和计算性能的线性回归模型：设计算密度与计算性能的线性回归方程为y＝a·x+b，有N个样本稀疏矩阵，对于样本中这N组计算密度和计算性能的值，采用最小二乘法求出a和b，进而得到回归方程；4)对于一个给定的稀疏矩阵，首先根据特征值判断其所属类别，该类别的最优资源分配情况作为该稀疏矩阵运算时能耗性能最优的资源分配；5)在该类别中找出与该矩阵相似度最高的样本矩阵，其能效值作为待预测矩阵的近似能效值,其执行稀疏矩阵运算时的cachemisses作为待预测矩阵的近似cachemisses，根据稀疏矩阵及运算内核计算浮点操作数，进而计算出计算密度；6)根据计算密度和计算性能的线性回归模型，可预测出稀疏矩阵运算的浮点计算性能，通过能效公式即可算出能耗值。