IMPROVING PREDICTIONS Gruppe 7: Jenny Christensson Joacim Carlsson Hanne Cecilie Andreassen Hanne Lorentzen Ketil Hammerlund Raymond Bråthen Susanne Olsen.

Presentasjon om: "IMPROVING PREDICTIONS Gruppe 7: Jenny Christensson Joacim Carlsson Hanne Cecilie Andreassen Hanne Lorentzen Ketil Hammerlund Raymond Bråthen Susanne Olsen."— Utskrift av presentasjonen:

1 IMPROVING PREDICTIONS Gruppe 7: Jenny Christensson Joacim Carlsson Hanne Cecilie Andreassen Hanne Lorentzen Ketil Hammerlund Raymond Bråthen Susanne Olsen

2 Predictive Accuracy: Antagelser kan være unøyaktige på to ulike måter: 1.De er forutinntatte (bias) når de konstant er forskjellig fra den faktiske påliteligheten til produktet. 2. De er støyende (noisy) når vellykkede forutsigelser av en måling (en måling kan for eksempel være medianen med hensyn til brudd i et system målt i tid) er mer ustadig enn den faktiske påliteligheten

3 The u-plot: dealing with bias

4 Prequential likelihood: dealing with noise

5 Konklusjon: Ingen av disse teknikkene peker egentlig til den beste modellen, fordi modeller oppfører seg ulikt på ulike datasheets.

6 Return – address – stack Er en mindre, men viktig struktur, for å oppnå en mer nøyaktig antagelse av kontrollflyten. Er ikke det samme som program stack i minnet. Det finnes flere mekanismer for å reparere ”return-address stacks” etter feil antagelser

7 Return-Address Stack

8 I en prosessor uten spekulasjon vil kun overflow og ulike kall eller return sekvenser ødelegge stacken.

9

10

11 To enkle gjenopprettelses mekanismer: 1. TOSP & TOSC 2. Self-checkpointing scheme

12 TOSP & TOSC Denne metoden lagrer pekeren til toppen av stacken (TOSP), samt innholdet i toppen av stacken (TOSC).

13 Self-checkpointing scheme - setter checkpoints på hele stacken - krever et stort antall av stack elementer - trenger mye plass fordi den i tillegg til å lagre return adressen også inneholder en peker til neste element som skal poppes

14 The end! Susanne og Hanne!