解析的モデルと測定を組み合わせたハイブリッド評価を用いたMPSoCへのマッピングデータフローアプリケーションの多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Letras Martin; Falk Joachim; Schwarzer Tobias; Teich Juergen

文献

J-GLOBAL ID：202102255437150605 整理番号：21A0691570

解析的モデルと測定を組み合わせたハイブリッド評価を用いたMPSoCへのマッピングデータフローアプリケーションの多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Optimization of Mapping Dataflow Applications to MPSoCs Using a Hybrid Evaluation Combining Analytic Models and Measurements

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資料名：
巻： 26 号： 3 ページ： 1-33 発行年： 2020年
JST資料番号： W1161A ISSN： 1084-4309 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データフローモデリングは,例えば信号処理と制御ドメインから,現代のマルチコアアーキテクチャのための多様な応用に適している。さらに,設計空間探索(DSE)を用いて,ハードウェア資源(MPSoCのコア)に対するタスクのマッピングと,スループットと資源コストの間の最適化トレードオフ解を得るためのスケジューリングを探索できる。しかし,ループ内またはシミュレーションベースのアプローチによる実装候補のスループット評価は,非常に時間がかかる。このような欠陥は,典型的なDSE実行が数千の実装候補を評価する必要があるので,非常に有害である。改善として,著者らは,最大プラス代数ベース解析的スループット計算法を初期DSE位相で用いて探索空間探索の高速進展を可能にするハイブリッド適応DSEを提案した。しかし,この解析は,キャッシュやスケジューリングオーバヘッドのようないくつかの実世界効果を無視するので不正確であるかもしれないので,DSEではスループット測定が遅れる。さらに,実行候補のスケジューリング効率間のトレードオフを,アプリケーションの並列実行のために,同時発生と利用の同時実行に有利なように,実行候補のスケジューリング効率間のトレードオフを調査した。最高達成可能なスループットの解を見つけるため,初期母集団を決定するとき,高効率実装候補だけでなく高並列実装候補も必須であることを示した。この現実において,著者らは多様性ベースの個体群初期化のための方法に寄与する。ベンチマークの代表的なセットに対して,二つの主要な寄与の組み合わせが,最先端のDSE手法と比較して,与えられた探索時間内ではるかに高いスループットマルチコア解を見つけることができることを示す。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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集積回路一般 , 計算機システム開発 , 計算機網

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