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J-GLOBAL ID：201802228574764694   整理番号：18A1105806

異種多コアネットワークオンチップのためのホットスポットを意識したタスク-リソース共割当【JST・京大機械翻訳】

Hotspot-aware task-resource co-allocation for heterogeneous many-core networks-on-chip

著者 (4件)： Reza Md Farhadur (The Center for Advanced Computer Studies, University of Louisiana at Lafayette, 301 East Lewis Street, Lafayette, LA 70503, USA) ,  Zhao Dan (The Center for Advanced Computer Studies, University of Louisiana at Lafayette, 301 East Lewis Street, Lafayette, LA 70503, USA) ,  Wu Hongyi (The Center for Advanced Computer Studies, University of Louisiana at Lafayette, 301 East Lewis Street, Lafayette, LA 70503, USA) ,  Bayoumi Magdy (The Center for Advanced Computer Studies, University of Louisiana at Lafayette, 301 East Lewis Street, Lafayette, LA 70503, USA)
資料名： Computers and Electrical Engineering  (Computers and Electrical Engineering)
巻： 68  ページ： 581-602  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0546B  ISSN： 0045-7906  CODEN： CPEEBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： チップ上の多コアの大規模な並列性を完全に利用するために,本研究では,ホットスポットを最小化しながら,不均一ネットワークオンチップ(NoC)上への大規模アプリケーションのマッピングの問題に取り組んだ。オンチップ通信インフラを構成し,同時にアプリケーションをマップするタスク資源共同最適化フレームワークを提案し,計算電力,通信容量,およびオンチップ資源の総コスト予算の制約下で,ピークエネルギーを最小化することを目的とした。この問題を最初に線形計画法モデルに定式化し,最適解を探索した。大規模NoCにおける設計時と実行時の高速設計空間探索のための発見的手法を開発した。実世界ベンチマークとランダムに生成されたタスクグラフの下で広範なシミュレーションを行い,提案した方式の有効性と効率を実証した。実際のシステムシミュレーションにより,ホットスポットの減少と平衡負荷分布のために,最先端の最小経路アプローチと比較して,NoC待ち時間とスループットにおける著しい改善(30~200%)を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  電力 ,  ベンチマーク ,  スループット ,  通信 ,  最適化 ,  待ち時間 ,  *ホットスポット ,  総原価 ,  応用プログラム ,  高速度 ,  発見的方法
準シソーラス用語： 最適解 ,  *オンチップ ,  *ネットワークオンチップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： タスク-リソース共配分 ,  ネットワークオンチップ(NoC) ,  多コアNoC ,  不均質 ,  計算と通信 ,  ピーク負荷 ,  エネルギーホットスポット ,  コスト予算 ,  線形計画法(LP) ,  ヒューリスティック

分類 (5件)： 工程管理  (KB03030P) ,  計算理論  (JB02000A) ,  計算機網  (JC03000K) ,  プリント回路  (NA05040O) ,  論理回路  (NC05070B)

タイトルに関連する用語 (7件)： コア ,  ネットワークオンチップ ,  ホットスポット ,  意識 ,  タスク ,  リソース ,  割当