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朝着天气和气候模型的自动精确调整：案例研究
摘要 - 浮点精度调整（FPPT）搜索TAR-获取可降低精确度的计算程序的程序，从而交易绩效准确性。fppt通过搜索程序变体的混合精确设计空间来最大程度地受到某些正确性crite-crite-ria的约束。鉴于它们的计算强度和复杂性，天气和气候模型呈现出主要的FPPT目标。然而，过去在该领域的FPPT尝试受到域专家（乏味）和低精度仿真（掩盖速度）的手动努力的限制。自动化和性能引导的技术自然是感兴趣的，但尚未在此规模上探索。由定制的福特转换工具促进，本文介绍了第一个案例研究：基于在三个现实世界中的天气和气候模型中将FPPT应用于计算热点的各种结果（MPAS-A，ADCIRC和MOM6）（MOM6），我们确定和讨论了众多的范围，以获取最佳的范围，以获取最佳的范围。 这。
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％。