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J-GLOBAL ID：201802212955838220   整理番号：18A1510036

スター・ブリーズ:相互作用アルゴリズムのためのエネルギー効率の良いベンチマーキング【JST・京大機械翻訳】

Star-BRISE: Energy-Efficient Benchmarking for Interacting Algorithms

著者 (5件)： Pukhkaiev Dmytro (Faculty of Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Germany) ,  Shchaslyvyi Sergii (Faculty of Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Germany) ,  Kosovnenko Roman (Faculty of Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Germany) ,  Svetsynska Ievgeniia (Faculty of Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Germany) ,  Gotz Sebastian (Faculty of Computer Science, Technische Universitaet Dresden, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BlackSeaCom  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー効率の良い計算は良く研究され確立された分野である。ソフトウェアエネルギー効率は,計算システムのエネルギー消費を減少させる方法の一つである。しかしながら,エネルギー効率ソフトウェアに関する現代の研究は,ワークフローエネルギー効率のような重要な領域を無視して,個々のアルゴリズムのみを調べている。本論文では,ワークフローにおいて組織化されたソフトウェアアルゴリズム間の依存性を調べる研究を提供することにより,このギャップを減少させることを試みた。著者らは,2つの事例研究のエネルギー消費に及ぼす動的電圧と周波数スケーリングと動的同時性絞りの影響を経験的に研究した。(b)マトリックス転位と添加。これらの知見は,ワークフローの適切な構造が全体システムのエネルギー消費を大幅に低減できることを示した。しかしながら,ワークフローエネルギー効率の経験的研究は,非常に時間とエネルギーが必要である。したがって,得られたワークフローに対する測定量を減少させるために,個々のアルゴリズムのベンチマーキングから得られたデータを再利用することを可能にするStar-BRISEと呼ばれるアプローチを提供する。提示した手法は,2アルゴリズムワークフローに対する最適構成(単一ワークフローに対して最大95%)を見出すことに関する時間とエネルギー努力の78%まで節約でき,ワークフローにおけるアルゴリズムの数をスケーリングすることによりさらに効率的である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エネルギー効率 ,  事例研究 ,  ワークフロー ,  エネルギー消費 ,  *アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  再利用 ,  同時性 ,  計算機システム ,  *相互作用 ,  絞り ,  電圧
準シソーラス用語： 周波数スケーリング ,  *ベンチマーキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互作用 ,  アルゴリズム ,  エネルギー効率 ,  ベンチマーキング