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本刊是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。它是仿真技术领域的综合性科技期刊。98年起已列入国家科技部中国科...【详细查看】
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基于机器学习的软件模块访存压力优化仿真
【出 处】:
【作 者】:徐瑞龙 祁云嵩 石琳
【摘 要】采用当前方法对软件模块访存压力进行优化时,优化后的软件模块带宽较高、数据传输延时高,存在有效性差的问题。将机器学习应用在软件模块的访存压力优化过程中,提出基于机器学习的软件模块访存压力优化方法。计算链路的使用率,并将计算结果传送到每条流对应的发送端中,发送端根据接收到的信息对发送速率进行调整,实现拥塞控制。采用多目标规划方法,根据预算值和实际值之间存在的偏差,构建软件模块访存压力优化模型,通过二进制粒子群算法对软件模块访存压力优化模型进行求解,实现软件模块访存压力的优化。仿真结果表明,所提方法的带宽高、数据传输延时小,验证了基于机器学习的软件模块访存压力优化方法的有效性。