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计算机系统结构指的是计算机系统的内部组件的结构。现代计算机通常有一个冯-诺依曼结构，其中包括：一个处理器；一个存储指令和数据的存储单元；输入和输出设备的连接；以及数据的二级存储。
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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Power Model
To predict the energy consumption for a schedule, an appropriate power model for the processor is necessary. Basically, a model is a simplified representation of the reality. The complexity of a model increases significantly with its accuracy. As the power consumption of a processor depends on several factors, like the temperature, instruction mix, usage rate and technology of the processor, there exist numerous approaches in the literature to model the power consumption of a processor with varying complexities and accuracies, like in $[4,7,11]$ or $[18]$.
In general the power consumption can be subdivided into a static part, that is frequency-independent and a dynamic part, that depends both on the frequency and on the supply voltage.
$$
P_{\text {processor }}=P_{\text {static }}+P_{\text {dynamic }}
$$
The static power consumption consists of the idle power $P_{\text {idle }}$ and a device specific constant $s$, that is only needed when the processor is under load.
$$
P_{\text {processor }}= \begin{cases}P_{\text {idle }}+s+P_{\text {dynamic }} & \text { if under load } \ P_{\text {idle }} & \text { else }\end{cases}
$$
The dynamic power consumption is typically modeled as a cubic frequency function [2], as the frequency and voltage are loosely linearly correlated ${ }^{1}$. Additionally the supply voltage and thus the dynamic power consumption depends on the load level of a core. As we only consider fully loaded cores or cores that are in idle mode (at the lowest frequency) the influence of a load level can be given by a parameter $w \in{0,1}$. If we assume a homogeneous multi-core processor with $n$ cores, a simple power model for the dynamic part can be given by the following equation, where $a, b$ and $\beta$ are device specific constants, $i$ is the core index and $f_{c u r r, i}$ is the current frequency of core $i$ :
$$
P_{d y \text { namic }}=\sum_{i=0}^{n-1} w_{i} \cdot \beta\left(f_{c u r, i}{ }^{3}+a \cdot f_{c u r, i}{ }^{2}+b \cdot f_{c u r, i}\right)
$$
Only if a core runs at a higher frequency under full load, the dynamic part of the power consumption for the processor is considered.
电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Model Validation
To prove the accuracy of the power model, we used three different computer systems with Intel processors as test platforms:
- Intel i7 $3630 \mathrm{qm}$ Ivy-Bridge based laptop
- Intel i5 4570 Haswell based desktop machine
- Intel is E1620 server machine
To construct the power model, we extracted the power values by physical experiments using the Intel RAPL tool. As described in Sect. 4.1, we measured the power consumption for each frequency combination for $10 \mathrm{~s}$ with a sampling rate of $10 \mathrm{~ms}$ and repeated all measurements five times. We test the power model for six different workload scenarios: ALU-, FPU-, SSE-, BP- and RAMintensive workloads and for a combination of these tests as mixed workload. The measured power values were used to construct the power model for each platform and scenario. The architecture specific tuning parameters $(s, \beta, a$ and $b)$ in Eqs. 2 and 3 were then determined using a least squares analysis.
Table 1 shows exemplary the individual parameters for each platform for a mixed workload after fitting the physical measurements to Eqs. 2 and 3 and optimizing the tuning parameters. The results of the least squares analysis for the other tests only differ slightly from the mixed workload scenario. The different parameters for the power model can be determined and saved in advance and used for several classes of applications with a specific workload type dominating. Then the power consumption can be measured during the execution of the first application and compared to the different power models to find the best suitable for the whole class.
计算机系统结构代考
电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Power Model
为了预测一个时间表的能耗，处理器的适当功率模型是必要的。基本上，模型是现实的简化表示。模型的复杂性随 着其准确性而显着增加。由于处理器的功耗取决于多个因素，例如处理器的温度、指令组合、使用率和技术，因此 文献中有许多方法可以对具有不同复杂性和精度的处理器的功耗进行建模，例如 $[4,7,11]$ 或者 $[18]$.
通常，功耗可以细分为与频率无关的静态部分和取决于频率和电源电压的动态部分。
$$
P_{\text {processor }}=P_{\text {static }}+P_{\text {dynamic }}
$$
静态功耗由空闲功耗组成 $P_{\text {idle }}$ 和设备特定的常数 $s$ ，仅在处理器处于负载状态时才需要。
$$
P_{\text {processor }}=\left{P_{\text {idle }}+s+P_{\text {dynamic }} \quad \text { if under load } P_{\text {idle }} \quad\right. \text { else }
$$
动态功耗通常建模为三次频率函数 [2]，因为频率和电压呈松散线性相关 1 . 此外，电源电压和动态功耗取决于内核 的负载水平。由于我们只考虑满载核心或处于空闲模式 (最低频率) 的核心，负载水平的影响可以由参数给出 $w \in 0,1$. 如果我们假设一个同构多核处理器 $n$ 核心，动态部分的简单功率模型可以由以下等式给出，其中 $a, b$ 和 $\beta$ 是设备特定的常数， $i$ 是核心指标， $f_{\text {curr }, i}$ 是核心的当前频率 $i$ :
$$
P_{d y \text { namic }}=\sum_{i=0}^{n-1} w_{i} \cdot \beta\left(f_{c u r, i}{ }^{3}+a \cdot f_{c u r, i}{ }^{2}+b \cdot f_{c u r, i}\right)
$$
只有当核心在满负载下以更高的频率运行时，才会考虑处理器功耗的动态部分。
电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Model Validation
为了证明功率模型的准确性，我们使用了三种不同的计算机系统，采用 Intel 处理器作为测试平台：
- 英特尔 i73630q米基于 Ivy-Bridge 的笔记本电脑
- 基于 Intel i5 4570 Haswell 的台式机
- Intel 是 E1620 服务器机器
为了构建功率模型，我们使用 Intel RAPL 工具通过物理实验提取功率值。如节中所述。4.1，我们测量了每个频率组合的功耗10 s采样率为10 米s并重复所有测量五次。我们针对六种不同的工作负载场景测试电源模型：ALU-、FPU-、SSE-、BP-和 RAM 密集型工作负载，并将这些测试组合为混合工作负载。测量的功率值用于构建每个平台和场景的功率模型。架构特定的调整参数(s,b,一个和b)在方程式中。然后使用最小二乘分析确定 2 和 3。
表 1 显示了在将物理测量拟合到方程式后，混合工作负载的每个平台的示例性单独参数。2和3和优化调整参数。其他测试的最小二乘分析结果仅与混合工作负载场景略有不同。功率模型的不同参数可以预先确定和保存，并用于以特定工作负载类型为主的几类应用程序。然后可以在第一个应用程序的执行期间测量功耗，并与不同的功耗模型进行比较，以找到最适合整个班级的功耗。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
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多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。