3.1Marcher服务器系统配置 3.2 测试程序说明 3.3 预测结果的验证 3.4 软件能耗模型 3.5 程序能耗的原因分析

3.1 Marcher服务器系统配置：

我们的实验在一台配置为Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，具有128GB内存和1TB硬盘的服务器上进行。该服务器运行着Ubuntu 16.04操作系统和Python 3.6.8编程语言。我们使用TensorFlow 1.14.0和Keras 2.3.1作为我们的深度学习框架。

3.2 测试程序说明：

我们使用了一种基于卷积神经网络的图像分类模型来进行测试。该模型有5个卷积层，每个卷积层之后都有一个池化层，最后是一个全连接层和一个输出层。我们使用了CIFAR-10数据集来训练该模型，并在测试集上对其进行了测试。我们使用了100个测试图像来评估该模型的性能，并计算了其在测试集上的准确率。

3.3 预测结果的验证：

我们使用了两种方法来验证我们的预测结果。首先，我们将预测结果与实际结果进行比较，以确保它们是一致的。其次，我们使用了一个独立的测试集来评估我们的预测结果的准确性。我们将预测结果与实际结果进行比较，并计算了它们之间的平均误差和标准差。

3.4 软件能耗模型：

我们使用了一个基于线性回归的软件能耗模型来估计程序的能耗。该模型使用了程序的运行时间、CPU利用率和内存使用情况作为输入变量，并预测程序的能耗。我们使用了多项式回归来建立该模型，并使用了交叉验证来调整模型的参数。

3.5 程序能耗的原因分析：

我们使用了Linux系统提供的perf工具来分析程序的能耗。我们发现，程序的能耗主要受到以下因素的影响：

1. CPU利用率：程序的能耗随着CPU利用率的增加而增加。这是因为当CPU利用率较高时，CPU需要消耗更多的能量来执行指令。

2. 内存使用情况：程序的能耗随着内存使用情况的增加而增加。这是因为当程序需要访问大量的内存时，CPU需要更多的能量来执行内存访问操作。

3. 程序的运行时间：程序的能耗随着程序的运行时间的增加而增加。这是因为当程序运行时间增加时，CPU需要消耗更多的能量来执行指令。