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Berkeleygw Hackathon
运行MiniAPP时，将执行3次是相同的GPP计算内核，第一个被视为参考，在单个核心上串行运行，第二个执行旨在用于多项式实现（您需要在GPPKER OMP CPU子例子上工作），并且第三个执行将用于GPU kernel（您需要对GPU kernel compriine cormopt of Gpukkkkkkkkkeorp on prompt）。总运行时间（Runtime：）将在每个执行的末尾打印，它代表了在自我能量SX（Exchange）和CH（相关）计算中所花费的时间的组合。您将使用此值来跟踪实现的改进，即您实施最佳的时间越小。当然，您需要确保您的Miniapp重现上面给出的正确结果。
精确调整对嵌入式系统性能的影响：针对现场控制的案例研究
面向现场的控制（FOC）是一种行业标准的策略，用于控制感应电动机和其他类型的基于AC的电动机。以数字方式实施时，此控制方案具有很高的算术强度 - 特别是它需要使用三角函数。此要求与需要在需要时增加控制步骤频率的必要性，并且在保存电池寿命（例如无人机）的应用中最小化功耗。但是，它也非常适合使用精确调整技术优化。因此，我们利用最新的FIXM方法来通过应用三角函数的精确调整来优化模拟典型焦点应用的Miniapp。FIXM方法本身是扩展的，以实现其他算法选择，以实现执行时间和代码大小之间的权衡。随着FIXM在Miniapp上的应用，我们达到了高达278％的加速，输出的误差小于0.1％。