Modelos de Aprendizado Profundo para Prever o Desempenho do Computador

Prever como um sistema de computação vai se sair é muito importante pra várias aplicações modernas. Essa previsão pode ajudar a decidir que hardware comprar, como configurar e como ajustar automaticamente quando precisar. Normalmente, pra descobrir como um computador vai se sair, as pessoas usam benchmarks. Esses benchmarks são testes padrões que tentam representar o que um usuário pode precisar. Mas, tem dois problemas principais com benchmarks. Primeiro, os testes padrão podem não refletir o que um usuário realmente faz com o computador. Segundo, pode ser complicado conseguir resultados de benchmark pra todo tipo de hardware.

Nesse artigo, a gente apresenta um método pra usar modelos de deep learning pra estimar como diferentes configurações de hardware vão se sair, mesmo quando não temos resultados de benchmark pra elas. Usamos os resultados disponíveis do benchmark SPEC 2017 pra testar nossa abordagem. Focamos em avaliar três tipos de redes profundas e mostramos que nossos modelos conseguem uma precisão bem alta.

#Importância da Previsão de Performance

Os benchmarks de performance são ferramentas que ajudam a entender como os sistemas de computação vão se comportar. Eles podem guiar decisões sobre compras de hardware e ajudar a gerenciar sistemas enquanto estão rodando. Os benchmarks têm o objetivo de prever como a carga de trabalho de um usuário vai se sair, incluindo quanto de energia vai usar. Mas, muitas vezes, não é prático fazer benchmark de cada combinação de carga de trabalho e hardware, especialmente em ambientes de hardware diversificados.

Os benchmarks nos dão métricas de como diferentes hardwares vão se sair em certas condições. Essas métricas permitem comparações entre vários hardwares, ajudando os usuários a decidir qual opção atende melhor suas necessidades.

#Previsão de Performance para Novo Hardware

Nosso objetivo é enfrentar o desafio de prever performance para combinações de hardware-carga de trabalho que não foram testadas antes. A gente usa o conjunto de dados SPEC CPU 2017 pra nossa análise. Tentativas anteriores de estimar performance usando métodos estatísticos simples, como regressão linear, não foram muito eficazes, especialmente pra mudanças complexas na performance do hardware.

Pra melhorar as previsões, limpamos o conjunto de dados, garantindo que ele esteja em um formato adequado pra modelagem. Depois, aplicamos três tipos diferentes de modelos de deep learning: Redes Totalmente Conectadas e dois tipos de Redes Neurais Convolucionais (CNNs). As CNNs, que costumam ser usadas pra dados de imagem, recentemente mostraram promessas com dados em formato de tabela também.

#Redes de Deep Learning

A gente investiga três tipos principais de redes de deep learning nesse estudo. Esses incluem:

1. Redes Totalmente Conectadas (MLPs): Essas redes têm camadas onde cada neurônio em uma camada se conecta a cada neurônio na camada adjacente. A gente explora várias formas dessas redes pra descobrir qual se sai melhor.

2. Redes Neurais Convolucionais (CNNs): Esse tipo de rede usa camadas convolucionais que ajudam o modelo a aprender com os dados de forma eficaz. Testamos duas abordagens aqui: uma que usa apenas operações de convolução e pooling, e outra que adiciona blocos residuais, que ajudam a melhorar o processo de aprendizado.

3. Redes Residuals (ResNet): Essas redes incluem blocos residuais que permitem que os dados pulem algumas camadas, ajudando a manter informações que poderiam se perder. Adaptemos esses blocos aos nossos dados pra melhorar a performance.

Cada uma dessas redes passa por ajustes pra encontrar as melhores configurações, permitindo que a gente consiga uma alta precisão nas previsões pra resultados de benchmark não vistos.

#Preparação do Conjunto de Dados

Antes de usar o conjunto de dados do SPEC 2017 pra treinar nossos modelos, precisamos limpá-lo. O conjunto de dados contém 34 atributos, incluindo o tempo que os sistemas levam pra rodar sob diferentes cargas. A gente realiza várias etapas pra garantir que os dados usados pra treinamento sejam consistentes e confiáveis.

A natureza dos dados exige diferentes designs de rede pra alcançar os melhores resultados. Pra MLPs, exploramos várias estruturas, incluindo redes que diminuem de tamanho a cada camada e aquelas que mantêm o mesmo tamanho em todas as camadas. Pra CNNs, utilizamos convoluções 1D, já que nossos dados são tabulares em vez de baseados em imagens.

#Otimização de Hiperparâmetros

A performance dos modelos de deep learning pode ser fortemente influenciada por hiperparâmetros, que ditam como as redes aprendem. A gente busca as melhores combinações de otimizadores, épocas de treinamento, funções de perda e funções de ativação pra maximizar a performance.

1. Otimizadores: Os otimizadores controlam como a rede atualiza seus pesos durante o treinamento. Testamos vários otimizadores populares, cada um com seus pontos fortes e fracos.

2. Funções de Perda: As funções de perda ajudam a medir quão bem as previsões do modelo combinam com os valores reais. Avaliamos diferentes funções pra ver qual funciona melhor pra nossas previsões.

3. Funções de Ativação: Essas funções adicionam não-linearidade aos modelos. Analisamos várias funções de ativação pra ver qual melhora a capacidade da rede de aprender de forma eficaz.

#Treinamento e Teste

A gente divide aleatoriamente nossos dados em conjuntos de treinamento e teste, garantindo que nosso processo de treinamento simule situações do mundo real. Os modelos são treinados várias vezes com diferentes configurações aleatórias pra garantir precisão. Prestamos atenção especial à inicialização do modelo, já que isso pode afetar muito a performance.

No final do treinamento, avaliamos o quão bem nossos modelos se saem usando diferentes métricas, focando nas que ajudam a avaliar sua robustez contra erros.

#Modelos de Base

Pra comparar nossos modelos de deep learning, também avaliamos alguns modelos de base. Esses incluem:

1. Regressão Linear: Esse método simples muitas vezes tem dificuldade com mudanças complexas na performance.

2. Regressão de Vetores de Suporte (SVR): Uma forma mais avançada de regressão que funciona melhor que a regressão linear, mas ainda tem limitações com relações não-lineares.

3. Regressão de Random Forest: Esse método usa uma coleção de árvores de decisão e pode lidar bem com vários tipos de dados, mas precisa de exemplos anteriores.

Os resultados desses modelos permitem que a gente veja como nossas abordagens de deep learning se destacam, especialmente em prever performance pra configurações de hardware não vistas.

#Resultados

Nossos experimentos mostram que os modelos de deep learning, especialmente as CNNs, se saem muito melhor que os modelos de base. As redes profundas consistentemente obtêm alta precisão nas previsões, demonstrando sua capacidade de lidar com as complexidades dos dados.

Para os modelos que se saíram melhor, vemos pontuações de 0.96, 0.98 e 0.94, que mostram uma clara vantagem sobre o modelo de regressão linear, que pontua cerca de 0.53.

A performance preditiva dos nossos modelos permanece forte em várias métricas, indicando que eles são bem adequados para aplicações do mundo real.

#Limitações e Trabalhos Futuros

Embora nosso estudo destaque o potencial dos modelos de deep learning pra previsão de performance de hardware, também aponta algumas limitações. Nosso trabalho foca principalmente no conjunto de dados SPEC CPU 2017, o que pode impactar a generalização dos nossos achados. Pesquisas futuras podem expandir esse trabalho aplicando esses métodos a diferentes conjuntos de dados e explorando outras configurações de hardware.

Além disso, tem muitas maneiras de melhorar nossos modelos ainda mais. Explorar o aprendizado de transferência, onde um modelo aprende com um conjunto de dados maior antes de afinar em um conjunto específico, é uma área a considerar. Também há espaço pra inovação através do desenvolvimento de arquiteturas de rede neural mais avançadas.

#Conclusão

Essa pesquisa mostra que modelos de deep learning podem prever efetivamente a performance de sistemas de computação, mesmo quando benchmarks não estão disponíveis pra certos hardwares. Nossos métodos indicam que essas previsões podem ser feitas com alta precisão, abrindo caminho pra melhores decisões em configuração e uso de hardware.

Aproveitando as forças das redes profundas, podemos enfrentar os desafios da previsão de performance e tornar o processo mais eficiente e confiável. Esperamos que esse trabalho inspire mais avanços nesse campo e encoraje mais explorações nas capacidades do deep learning em várias aplicações.