文献阅读《Mystique: Enabling accurate and scalable generation of production AI benchmarks》
1. 挑战与贡献 挑战 模型的多样性和更新速度无法与云基础设施上不断变化、高度多样化的人工智能生产工作负载相匹配 工程师或研究人员需要手动选择现有的生产或开源工作负载，并将其调整为可用于基准测试的形式
文献阅读《Chakra: Advancing performance benchmarking and co-design using standardized execution traces》
1. 文章简介 1.1 摘要 基准测试和协同设计对于推动 ML 模型、ML 软件和下一代硬件的优化和创新至关重要。全工作量基准（如 MLPerf）在实现不同软件和硬件堆栈之间的公平比较方面发挥着至关重要的作用，尤其是在系统完全设计和部署之后。然而，人工智能创新的步伐要求模拟器和仿真器采用更加敏捷的方
《ASTRA-sim 系列两篇》
《ASTRA-SIM: Enabling SW/HW co-design exploration for distributed DL training platforms》 1. 文章简介 1.1 摘要 现代深度学习系统主要依靠基于高性能加速器（如 TPU、GPU）的硬件平台进行分布式训练。目前的
文献阅读《NS3 Simulator for a study of Data Center Networks》
1. 文章简介 1.1 摘要 部署在数据中心网络（DCN）上的应用日益复杂和先进，对 DCN 的新功能和更高性能提出了更高要求。这就产生了许多设计，以应对成本、性能、可靠性、可扩展性、安全性和能源等各种挑战。设计人员经常面临的一个主要挑战是如何实现他们提出的设计或实现现有设计进行比较。虽然原型设计是
文献阅读《The GEM5 Simulator》
1. 文章简介 1.1 摘要 开源和社区支持的 gem5 仿真器是计算机体系结构研究领域最流行的工具之一。这种仿真基础架构允许研究人员在周期级别对现代计算机硬件进行建模，其保真度足以启动未经修改的基于Linux的操作系统，并为包括x86、Arm®和RISC-V在内的多种体系结构运行完整的应用程序。自
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