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处理器设计面临的重要挑战是如何在庞大的设计空间中高效地找到满足约束的设计结构,而预测模型方法是探索复杂设计空间的重要方法.为了提高预测模型的实用性,提出一种基于模型树的多核设计空间探索技术.首先对整个设计空间中部分设计结构进行采样模拟,然后通过模型树算法构建设计参数与处理器响应之间的预测模型,最后通过该模型预测出其他设计结构的响应以找到满足约束的最优设计.实验结果表明,与现有的基于支持向量机和人工神经网络的预测模型技术相比,针对性能预测,采用文中技术能够提高74.87%和38.87%的准确度;针对能