面向iGPU的功耗模型研究与实现
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-16页 |
| 1.1.1 多核体系结构 | 第12-13页 |
| 1.1.2 功耗问题 | 第13-14页 |
| 1.1.3 异构计算的发展 | 第14-16页 |
| 1.2 功耗预测问题研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 CPU功耗研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 GPU功耗研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的研究意义与目标 | 第21-22页 |
| 1.4 主要研究内容与课题来源 | 第22-24页 |
| 1.4.1 构建集成GPU的功耗预测模型 | 第22-23页 |
| 1.4.2 集成GPU功耗预测模型的精简策略 | 第23-24页 |
| 1.4.3 课题来源 | 第24页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第24-25页 |
| 第二章 加速处理单元与相关配置 | 第25-36页 |
| 2.1 AMD异构处理器APU | 第25-28页 |
| 2.1.1 APU的诞生 | 第25-26页 |
| 2.1.2 APU体系结构 | 第26-28页 |
| 2.2 OpenCL编程框架 | 第28-32页 |
| 2.2.1 OpenCL规范与编程模型 | 第28-31页 |
| 2.2.2 OpenCL应用 | 第31-32页 |
| 2.3 CodeXL | 第32-35页 |
| 2.3.1 CodeXL组件组成 | 第32-33页 |
| 2.3.2 CodeXL功耗采样 | 第33-34页 |
| 2.3.3 CodeXL性能计数器采样 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 iGPU功耗预测模型 | 第36-51页 |
| 3.1 线性回归预测 | 第36-39页 |
| 3.1.1 多元线性回归模型 | 第36-37页 |
| 3.1.2 回归因子与实验平台 | 第37-39页 |
| 3.2 OpenCLkernel扩展 | 第39-42页 |
| 3.2.1 Rodinia测试集 | 第39-40页 |
| 3.2.2 kernel扩展方法 | 第40-42页 |
| 3.3 模型评估 | 第42-50页 |
| 3.3.1 模型精度 | 第42-45页 |
| 3.3.2 相关研究比较 | 第45-48页 |
| 3.3.3 误差分析 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 iGPU功耗预测模型的两种精简策略 | 第51-60页 |
| 4.1 单精简模型 | 第51-56页 |
| 4.1.1 性能计数器分类 | 第51-53页 |
| 4.1.2 单精简模型构建 | 第53页 |
| 4.1.3 单精简模型分析 | 第53-56页 |
| 4.2 多精简模型 | 第56-59页 |
| 4.2.1 多精简模型的构建 | 第56-57页 |
| 4.2.2 多精简模型的精度与分析 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-63页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第70页 |
