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J-GLOBAL ID：201802251848815549   整理番号：18A1944013

GPUによるコンポーネントベース埋込みシステムのための割当最適化【JST・京大機械翻訳】

Allocation Optimization for Component-Based Embedded Systems with GPUs

著者 (3件)： Campeanu Gabriel ,  Carlson Jan ,  Sentilles Severine
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SEAA  ページ： 101-110  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： GPUプロセッサを装備したプラットフォームは,現代の組込みシステムの増加する計算要求を緩和するのに役立つ。このようなシステムは,柔軟なコンポーネントの概念により,コンポーネントベースの開発を用いることにより,具体的に開発できる。この概念を通して,CPUまたはGPU上でコンポーネントを透明に実行できる。しかし,この柔軟性は,追加の複雑さ(すなわち,未決定CPUまたはGPU実行による)と制約条件(すなわちCPUとGPU特性)を追加するので,本研究では,CPUとGPUの両方で実行するコンポーネントベースの組込みシステムのための最適化モデルを提供することによってこの問題を扱う。このモデルは,メモリ利用,エネルギー使用,実行時間などの組込みシステム領域に特徴的な重要な最適化目標を扱う。本研究の新規性は最適化モデルの形式的記述であり,それは最適割当方式を計算するために混合整数非線形計画法の使用をサポートした。提案した方法の実現可能性を調べるために,産業用Rubusコンポーネントモデルを用いて構築したビジョンシステムに最適化モデルを適用した。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： 形式記述 ,  組込みシステム ,  柔軟性 ,  記憶装置 ,  キイチゴ属 ,  *最適化 ,  演算プロセッサ
準シソーラス用語： 混合整数非線形計画法 ,  実行時間 ,  最適化モデル ,  複雑性 ,  *埋込みシステム , 【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 (5件)： GPU ,  コンポーネント ,  埋込みシステム ,  割当 ,  最適化