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J-GLOBAL ID：202102281507956682   整理番号：21A0231479

計算システムにおけるアルゴリズム-ハードウェア共設計:組込みシステムからクラウドへ【JST・京大機械翻訳】

Algorithm-Hardware Co-Design in Computing Systems: From Embedded Systems to the Cloud

著者 (2件)： Guan Wenkai (Electrical and Computer Engineering, Marquette University) ,  Ababei Cristinel (Electrical and Computer Engineering, Marquette University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IGSC  ページ： 1-3  発行年： 2020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： 本論文では,組込みシステムレベルからデータセンタレベルまでの計算システムに対するアルゴリズムハードウェア共設計法を提案し,ソフトウェアとハードウェア間の可給性計算要求ギャップを橋渡しした。組込みシステムレベルで,設計パラメータにおける不確実性増加の下でハードウェア(HW)/ソフトウェア(SW)共設計法を提案した。本研究は,埋込みシステムのための不確実性モデリングとロバスト多目的最適化のための基礎を築く。特に,ロバストな高性能組込みシステム設計を達成するために,新しい設計法を組み込んだマッピングの問題を解決するための計算機支援ツールを提供した。データセンタレベルで,チップマルチプロセッサ(CMP)/サーバとデータセンタレベルの両方でエネルギー消費を低減するための深層学習法を利用するアルゴリズムハードウェア共設計を提案した。本研究は,組込みシステムレベルからデータセンタレベルへの計算システムの進歩を提供する。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  *計算機システム ,  不確実性 ,  データセンタ ,  計算機械 ,  *ハードウェア ,  植物利用性 ,  ソフトウェア ,  ロバスト性 ,  *組込みシステム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  設計変数 ,  チップマルチプロセッサ ,  埋込みシステム ,  深層学習 , 【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 (6件)： 計算システム ,  アルゴリズム ,  ハードウェア ,  設計 ,  組込みシステム ,  クラウド