<![CDATA[ABSTRAKTeknologi prosesor paralel melibatkan lebih dari satu node prosesor dalam interkoneksi optik. Unjuk kerja dari desain dari jaringan optik tersebut harus diestimasi sebelum diimplementasikan. Atribut yang bisa diambil diambil dari desain tersebut yaitu nomor node dan thread, distribusi spasial dan temporal, dan rasio T/R. Kajian ini mengevaluasi teknik estimasi utilitasi prosesor menggunakan regresi Gaussian yang dibandingkan dengan Support Vector Machine untuk regresi dan regresi linear. Hasil percobaan penunjukkan bahwa regresi Gaussian menghasilkan akurasi estimasi paling tinggi dengan nilai koefisien determinasi sebesar 98.75%.Kata kunci: Utilisasi prosesor, interkoneksi optik, regresi Gaussian ABSTRACTParallel processor technology involves more than one processor node in an optical interconnection. The performance of the design of the optical network must be estimated before further deployment. The attributes that can be obtained from the design are the number of nodes and threads, the spatial and temporal distribution, and the T/R ratio. This study evaluates the processor utility estimation technique using Gaussian regression compared to the Support Vector Machine for linear regression and regression. The experimental results show that Gaussian regression produces the highest estimation accuracy with a coefficient of determination of 98.75%.Keywords: Processor Utilization, Optical Interconnection, Gaussian Regression]]>
Copyrights © 2022
