GPU执行时间预测：机器学习与分析模型的对比研究

本文《GPU执行时间预测：机器学习与分析建模的比较》探讨了高性能计算平台中的关键问题，即如何有效地预测在包含CPU、GPU等多种硬件资源的环境中，应用程序的执行时间。随着GPU作为并行计算加速器的广泛应用，准确预测其执行效率对于任务调度至关重要。 研究者Marcos Amarís、Raphael Y. de Camargo、Mohamed Dyab和Alfredo Goldman以及Denis Trystram，分别来自圣保罗大学的数学与统计研究所、联邦ABC大学的数学、计算与认知中心以及格勒诺布尔理工学院，他们对比了两种主要的方法论——机器学习和分析建模在GPU执行时间预测上的性能。机器学习方法利用大数据和算法来自动识别潜在的硬件与软件交互模式，而分析建模则依赖于手动输入的架构与软件之间的复杂关系。 分析建模通常具有一定的精确性，因为它可以根据已知的硬件特性和软件特性进行细致的模型构建。然而，这种方法的局限性在于需要人工设计和调整模型，难以捕捉到实时变化的系统行为或新兴的硬件优化。另一方面，机器学习通过学习大量的历史数据，能够发现潜在的非线性和隐藏模式，从而在某种程度上自动化了预测过程。它能够自我适应硬件更新和技术进步，但可能面临过拟合或欠拟合的问题，以及对训练数据质量的依赖。 文章的核心内容可能包括对各种机器学习算法（如神经网络、随机森林或支持向量机）在GPU执行时间预测中的应用评估，以及这些算法如何处理特征选择、模型训练和验证等步骤。同时，文中可能会探讨如何结合两者的优点，比如通过集成学习或先用分析建模生成初始预测，再用机器学习进行微调，以提高预测的准确性。 这篇论文将深入探讨这两种方法在GPU执行时间预测领域的优缺点，并可能提出一些创新的融合策略，以期为高性能计算环境下的任务调度提供更为精准和实时的工具。对于那些关注GPU性能优化和系统调度的IT专业人士来说，这篇文章提供了宝贵的研究视角和实践经验。