計算のデータフローモデルにおける遅延と状態【JST・京大機械翻訳】

Arrestier Florian; Desnos Karol; Pelcat Maxime; Heulot Julien; Juarez Eduardo; Menard Daniel

文献

J-GLOBAL ID：202002213159205398 整理番号：20A1946620

計算のデータフローモデルにおける遅延と状態【JST・京大機械翻訳】

Delays and states in dataflow models of computation

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資料名：
号： SAMOS ’18 ページ： 47-54 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

計算のデータフローモデル(MoCs)はCyber-Physical System(CPS)の計算機側面をモデル化するための効率的な手段を証明した。長年にわたって,表現性,簡潔性,予測可能性,および再構成可能性の間のトレードオフを提供する多様なMoCが提案されている。粗い粒子データとタスク並列性をモデル化するのに効率的であるが,最先端のデータフローMoCは,階層的にモデル化されたネストループによって提供されるより低い粒子並列性から利益を得る意味論の欠如に悩まされている。本論文では,データフローMoCを強化する状態-ウェアデータフロー(SAD)と呼ばれるメタモデルを提案して,そのような入れ子ループ並列性を利用するために新しい意味論を導入した。SADは,目標とするMoCの意味論を,明白なデータ持続性範囲によって拡張した。SADメタモデルによってもたらされる拡張表現性と簡潔性を,強化学習利用ケースによって実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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ディジタル計算機方式一般

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