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基于PSO的循环拼接尺度智能决策研究。
基于PSO的循环拼接尺度智能决策研究。
上传者:
38702844
|
上传时间: 2021-03-28 17:07:58
|
文件大小: 386KB
|
文件类型: PDF
Loop
Tiling;
Neural
Network;
循环切片的规模是提高缓存命中率的技术的关键因素。 神经应用粒子群优化算法的网络模型来优化平铺的规模。 与传统的切片算法相比,该技术可以获得更合适的切片比例,并导致提高拼贴的效率。 研究了两个循环密集型计算基准程序这篇报告。 本文主要研究LU分解的块算法。 相比达到原始基准,我们提出使用LU分解循环切片算法来改善缓存的运行效率。
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