机器学习驱动的高参数片上网络功率建模

"基于机器学习方法的高度参数化片上网络功率模型设计" 这篇论文主要探讨了如何运用机器学习方法来设计高度参数化的片上网络（On-Chip Network, OCN）功率模型，旨在优化集成电路的面积和功率效率。作者佛罗伦萨·杜波依斯在2013年的研究中，提出了一种新的设计方法，该方法能够针对不同参数的片上网络进行精确的分析。 片上网络是现代集成电路中不可或缺的部分，它们负责芯片内部的数据通信，而其性能直接影响到整个系统的能耗和速度。传统的功率模型可能无法很好地适应日益复杂的片上网络架构，因此需要更高级别的参数化模型来提供更准确的预测。 论文中提到的机器学习技术是一种自动化的方法，可以学习和理解大量数据中的复杂模式，从而构建高度参数化的模型。这种模型能够考虑到各种设计参数，如网络的拓扑结构、数据传输速率、电压水平等，对片上网络的功耗和面积进行精细化预测。通过这种方式，设计者可以在设计初期就能估计出潜在的性能指标，从而做出更优的设计决策。 论文还提到了HAL，这是一个多学科的开放存取档案馆，它收录并传播来自全球各地的教学和研究机构的科研论文，无论这些论文是否已经公开发布。这使得研究结果能够更广泛地被学术界和工业界访问，促进了知识的共享和进一步研究。 论文评审委员会包括了来自不同学术背景的专家，如Olivier Francois、Alain Grenier、Pierre Marie Curie、Laurent Tournier、Olivier Sentieys、Davide Atienza等人，这表明了该研究得到了同行的高度关注和认可。 在论文的致谢部分，作者感谢了指导教授Frédéric Petit和Marcelo Coppola，以及意法半导体公司，他们的支持和合作使得这项研究得以顺利完成。论文最终在2013年作为格勒诺布尔大学的博士论文提交，展示了作者在机器学习应用到片上网络建模方面的深入研究和贡献。