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GPU 성능 및 전력 조정은 어려우며, 광범위한 사용자 전문 지식과 시간 소모적인 시행착오가 필요합니다. 설계 조정을 가속화하기 위해 통계적 설계 공간 탐색 방법이 제안되었습니다. 이 문서에서는 회귀 나무를 사용하여 GPU 조정 문제에 접근하는 새로운 설계 공간 분할 도구인 Starchart를 소개합니다. 기존 작업을 개선한 Starchart는 핵심 설계 거래를 식별하는 데 더 많은 자동화를 제공하고 명확히 다른 행동을 보이는 설계 하위 공간을 모델링합니다. Starchart는 주어진 설계 공간의 0.3% 미만의 매우 적은 무작위 샘플을 사용하여 좋은 모델 정확도를 달성합니다. 반복 샘플링은 관심 있는 하위 공간을 더 빨리 목표로 삼을 수 있습니다.
Jia et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.