A MICRO 2024 best paper runner-up publication (the Mess paper) with all three artifact badges awarded (including ``Reproducible'') proposes a new benchmark to evaluate real and simulated memory system performance. The publication contends that Ramulator 2.0 and DAMOV (ZSim+Ramulator) (along with other existing memory system simulators) ``poorly resemble the actual system performance'' and asserts that their simulator is better. In this paper, we show that the Mess paper has 1) demonstrable technical misconfigurations, 2) methodological errors in interpreting simulation statistics, and 3) an incomplete artifact that makes its key results irreproducible. We demonstrate that the Ramulator 2.0 simulation results reported in the Mess paper are incorrect due to multiple configuration errors instead of inherent simulation inaccuracy claimed by the Mess paper. We show that by correctly configuring Ramulator 2.0, Ramulator 2.0's simulated memory system performance actually resembles real system characteristics well, and thus a key claimed contribution of the Mess paper is factually incorrect. We also identify that the DAMOV simulation results in the Mess paper use wrong simulation statistics that are unrelated to the simulated DRAM performance. We show that DAMOV's simulated DRAM latency is not constant, in contrast to the Mess paper's claim. Moreover, the Mess paper's artifact repository lacks the necessary sources to fully reproduce all the Mess paper's results. We find that the experiment scripts use simulator executables and other resources that are neither described in the Mess paper nor found in the artifact repository. We strongly encourage the computer architecture community to consider our corrections to the Ramulator 2.0 and DAMOV results of the Mess paper to prevent the propagation of inaccurate and misleading results and to maintain the reliability of the scientific record.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

论文(Paper)是专知网站核心资料文档,包括全球顶级期刊、顶级会议论文,及全球顶尖高校博士硕士学位论文。重点关注中国计算机学会推荐的国际学术会议和期刊,CCF-A、B、C三类。通过人机协作方式,汇编、挖掘后呈现于专知网站。
AAAI 2026杰出论文来了!VLA、LLM2CLIP等
专知会员服务
12+阅读 · 1月23日
【硬核书】推荐系统引擎,306页pdf
专知会员服务
50+阅读 · 2022年12月13日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
209+阅读 · 2019年9月30日
ICDE2022推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
16+阅读 · 2022年8月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
资源:10份机器阅读理解数据集 | 论文集精选 #02
PaperWeekly
11+阅读 · 2017年9月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
8+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
8+阅读 · 7月20日
相关VIP内容
相关资讯
ICDE2022推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
16+阅读 · 2022年8月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
资源:10份机器阅读理解数据集 | 论文集精选 #02
PaperWeekly
11+阅读 · 2017年9月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员