Simulando padrões de acesso a memória com Wasserstein-GAN

Arnon Bruno Ventrilho dos Santos,Francis Birck Moreira,Marco Antonio Zanata Alves

Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022)(2022)

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摘要
Neste trabalho exploramos a possibilidade de simular traços de padrões de acesso a memória utilizando o mecanismo de redes neurais adversárias denominado Wasserstein-GAN (WGAN). A experimentação demonstrou que os padrões de footprint, diferença média entre endereços e reutilização de memória obtidos artificialmente são diferentes daqueles verificados a partir dos padrões reais. Este resultado sugere que o mecanismo de produção de traços artificiais não foi capaz de simular acessos com padrões realistas.
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