Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
433923		Automatic synthetic benchmark generation for multicore systems / Çok çekirdekli sistemler için otomatik karşılaştırma testi yaratma Yazar:ETEM DENİZ Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ALPER ŞEN Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2015 202 s.
Modern çok çekirdekli CPU ve GPU mimari simülasyonunu hızlandırmak için sentetik karşılaştırma uygulamalarını otomatik şekilde yaratan, karakterizasyon ve sentezleme bileşenleri olan yeni sentezleme araçları geliştirdik. İlk olarak, CPU ve GPU sistemleri için önemli olan karakteristiklerin kümesi belirledik. Daha sonra geliştirdiğimiz araçlar ile bu karakteristikleri mevcut uygulamalardan toplayarak bu uygulamaların yüksek hızda simülasyonuna olanak sağlayan minyatür halleri olan sentetik karşılaştırma uygulamaları oluştururduk. CPU uygulamalarının önemli karakteristiklerini toplamak için yazılım mimari kalıplarını kullandık ve çeşitli makine öğrenme tekniklerini uygulayarak bu yazılım mimari kalıpları otomatik olarak tanımladık. Bununla beraber bu makine öğrenme tekniklerini doğruluk ve hız açısından karşılaştırdık ve yazılım mimari kalıplarının tanımlanmasının performans ve mimari eniyileme açısından önemli olduğunu gösterdik. Sentezlenen karşılaştırma uygulamalarımız küçük, hızlı, taşınabilir ve okunabilir olduğu gibi sentezlendikleri gerçek uygulamanın karakteristiklerini de doğru şekilde taklit etmektedir. Sentetik CPU karşılaştırma uygulamalarımız Pthreads veya Multicore Association (mesaj iletim veya kaynak yönetim) kütüphanelerini ve sentetik GPU karşılaştırma uygulamalarımız OpenCL kütüphanesini kullanabilmektedir. Bu çalışma ile varolan GPU uygulamarından ilk kez sentetik OpenCL karşılaştırma uygulaması geliştirildi. CPU tekniklerimiz için MIMIME aracını geliştirdik ve sentetik karşılaştırma uygulamaları yarattık. Benzer şekilde, GPU tekniklerimiz için MINIME-GPU aracını geliştirerek deneylerle tekniklerimizi doğruladık.
We present a novel automated multicore benchmark synthesis framework for multicore systems including CPUs and GPUs with characterization and generation components to speed up architectural simulation of modern architectures. We first identify a set of important application characteristics for CPUs and GPUs. Then, our framework captures these characteristics of original multicore applications and generates synthetic multicore benchmarks from those applications where synthetic benchmarks are a miniaturized form of applications that allow high simulation speeds and act as proxies of proprietary applications. We use parallel software architectural patterns in capturing important characteristics of CPU applications where we apply different machine learning techniques in a novel approach to automatically detect parallel patterns used in applications. In addition, we compare these techniques in terms of accuracy and speed and demonstrate that detecting parallel patterns is crucial for performance improvements and enables many architectural optimizations. The resulting synthetic benchmarks are small, fast, portable, human-readable, and they accurately reflect the key characteristics of the original multicore applications. Our synthetic CPU benchmarks use either Pthreads or Multicore Association (message passing and resource management) libraries and synthetic GPU benchmarks use OpenCL library. To the best of our knowledge, this is the first time synthetic OpenCL benchmarks for GPUs are generated from existing applications. We implement our techniques for CPUs in the MINIME tool and generate synthetic benchmarks. Similarly, we implement our techniques for GPUs in the MINIME-GPU tool and experimentally validate them.