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摘要：本发明公开了一种基于GPU渲染程序基准测试集的GPU性能优化分析方法。该方法包括：以广泛性和代表性为目标，从不同类型的GPU渲染程序中选择多种渲染程序构建为GPU渲染基准测试集；对所述GPU渲染基准测试集进行特征挖掘，提取出对应于每个渲染程序的有效GPU特征，并构建为GPU体系结构相关特征集；使用多种机器学习算法对所述GPU体系结构相关特征进行重要性排序，获得GPU性能优化指标建议。本发明对GPU渲染程序进行特征挖掘，结合机器学习排序算法对得到的所有GPU性能特征进行排序，从而可以更准确高效地帮助渲染GPU找到GPU性能相关特征并且给出渲染GPU性能优化建议。
主权项：1.一种基于GPU渲染程序基准测试集的GPU性能优化分析方法，包括以下步骤：以广泛性和代表性为目标，从不同类型的GPU渲染程序中选择多种渲染程序构建为GPU渲染基准测试集；对所述GPU渲染基准测试集进行特征挖掘，提取出对应于每个渲染程序的有效GPU特征，并构建为GPU体系结构相关特征集；使用多种机器学习算法对所述GPU体系结构相关特征集进行重要性排序，获得GPU性能优化指标建议。
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百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于GPU渲染程序基准测试集的GPU性能优化分析方法
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