基于Transformer的融合属性分组注意力CPU高速缓存性能预测模型
Cache-aware attribute grouping transformer for CPU cache performance prediction
长沙理工大学 计算机学院, 长沙 410114
摘要
针对CPU高速缓存性能预测中存在的参数语义异质性与复杂非均匀依赖关系问题，提出一种基于Transformer的融合属性分组注意力CPU高速缓存Cache性能预测模型CAAG-Transformer(Cache-Aware Attribute Grouping Transformer)。该模型通过分类ID嵌入模块，将参数基础数值与属性ID及分类特征相融合，使异质特征映射至不同语义空间。同时模型引入分组注意力机制，采用分组聚合和组内筛选等策略，动态捕捉特征间复杂依赖关系以凝练核心性能参数。本文以基于Gem5构建的缓存参数数据集进行实验，结果表明CAAG-Transformer 在MSE与MAE 指标上分别达到2.40 和1.11，性能优于当前主流预测方法。该模型可为国产高性能CPU芯片设计提供一种缓存性能分析设计方法。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62372064)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0514
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-22] 优先出版
引用本文
程顺欣, 唐小勇. 基于Transformer的融合属性分组注意力CPU高速缓存性能预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0514. (Cheng Shunxin, Tang Xiaoyong. Cache-aware attribute grouping transformer for CPU cache performance prediction [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0514. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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