Predicting performance measures of a multiprocessor architecture by using machine learning methods
Makine öğrenmesi metodları kullanılarak çoklu işlemci mimarisinin performans ölçümlerini tahmin etme
- Tez No: 327147
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Çoklu işlemcili mimariler, mesaj geçişi, dağıtık ortak hafıza, yapay sinir ağları, destek vektör regresyonu, Multiprocessor architectures, message passing, distributedshared memory, artificial neural networks, support vector regression
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, çoklu işlemciye sahip mesaj geçişi ve dağıtık ortak hafıza mimarilerinin başarım ölçütlerini tahmin eden makine öğrenmesi modelleri geliştirilmiştir. Mesaj geçişi ve dağıtık ortak hafıza mimarileri, ara bağlantı ağı olarak fiber-optik SOME-Bus'ı kullanmaktadırlar. Çalışmada kullanılan makine öğrenmesi modelleri Çoklu-Katmanlı İleri-Beslemeli Yapay Sinir Ağları (ÇKİBYSA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağları (GRSA)'dır. SOME-Bus çoklu işlemci ağının benzetimi ve ayrıca eğitim ve test veri kümelerinin elde edilmesi için OPNET Modeler kullanılmıştır. Tasarlanan benzetim modelleri, normal dağılım, yoğun bölge, mükemmel karışım ve bit dönüşümü trafikleri altında ortalama kanal iletim zamanının (T) ortalama iplik çalışma zamanına oranı (R) olan (T/R) ifadesinin değişik değerleri için koşturulmuştur. Sunucu-istemci ve asenkron trafik modelleri mesaj geçişi protokolünde kullanılmıştır. kullanılarak makine öğrenmesi tahmin modellerinin başarımı değişik sayıda çapraz doğrulama, standart tahmin hatası (STH), çoklu korelasyon katsayısı (ÇKK), ortalama mutlak hata (OMH), bağıl mutlak hata (BMH) ve kök bağıl karesel hata (KBKH) kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonucunda Çoklu-Katmanlı İleri-Beslemeli Yapay Sinir Ağları ile tasarlanan model (düşük STH, OMH, BMH, KBKH ve yüksek ÇKK), GRSA tabanlı, DVM tabanlı ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) tabanlı modele göre mesaj geçişi ve dağıtık ortak hafıza mimarilerinin başarım ölçütlerini tahmin etmekte daha iyi sonuçlar üretmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we develop machine learning models for predicting the performance measures of both a message passing and a distributed shared memory multiprocessor architecture interconnected by the Simultaneous Optical Multiprocessor Exchange Bus (SOME-Bus), which is a fiber-optic interconnection network. Machine learning models include multi-layer feed-forward artificial neural networks (MFANN?s), support vector regression (SVR) and generalized regression neural networks (GRNN). OPNET Modeler is used to simulate the SOME-Bus multiprocessor architecture and to create the training and testing datasets. The simulation has been run under different traffic patterns including uniform, hot-region, perfect shuffle and bit-reverse for varying values of the ratio of the average channel transfer time to the average thread run time (T/R). Client-server and asynchronous traffic models are considered for the message passing protocol. Using different number of cross validations, the performance of the machine learning prediction models are evaluated using standard error of estimate (SEE), multiple correlation coefficient (R), mean absolute error (MAE), relative absolute error (RAE) and root relative square error (RRSE). It is shown that MFANN models perform better (i.e., lower SEE, MAE, RAE, RRSE and higher R) than GRNN-based, SVR-based and multiple linear regression (MLR) based models for predicting the performance measures of a message passing and distributed shared memory multiprocessor architecture.
Benzer Tezler
- Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları
Low bit rate speech coding and applications
TARIK AŞKIN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Hibrid adım motorunun modellenmesi ve simülasyonu
Modelling and simulation of hybrid stepping motors
AYLİN TÜLAY USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. TAMER KUTMAN
- Predicting job performance through personal factors: The mediating role of safety motivation and safety performance
Bireysel faktörlerle iş performansını yordamak: Güvenlik motivasyonu ve güvenlik performansının aracı rolü
DENİZ DÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE CANAN SÜMER
- A process based vien on customer orientation: Degree of involvementin customer decision process and its effect on performance
Müşteri yönelimine süreç bazlı bir yaklaşım: Müşteri karar sürecine dahil olma düzeyi ve performans etkisi
M. KORAY ÇANDIR
- The effects of person-organization fit on employee job satisfaction, performance and organizational commitment in a Turkish public organization
Bir Türk kamu kurumunda kişi-kurum uyumunun çalışanın iş tatminine, performansına ve işe bağlılığına etkileri
MÜGE KARAKURUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. REYHAN BİLGİÇ