文献

J-GLOBAL ID：202202259850777768   整理番号：22A0636814

多基準関数インライン化中の最悪ケース実行時間の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Worst-Case Execution Times During Multi-criterial Function Inlining

著者 (2件)： Muts Kateryna (Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany) ,  Falk Heiko (Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13163  ページ： 281-295  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハードリアルタイムシステムのドメインにおいて,Worst-Case Excution Time(WCET)は最も重要な設計基準の1つである。静的WCET解析中のWCETの安全および正確な推定は,関連するデータフロー,制御フローおよびマイクロアーキテクチャ解析のため,計算上要求されている。これは,WCETを他の設計目的と取引する多基準コンパイラ最適化の分野で重要である。進化的アルゴリズムは,多目的最適化問題を解くために典型的に利用されるが,問題の探索空間を探索する目的の広範な評価を必要とする。本論文では,静的WCET解析を用いて高価な推定の代わりにWCETを迅速に予測するために,代理モデルを構築するために機械学習を利用する方法を提案した。ソースコードとアセンブリコード特徴に依存しない予測モデルを構築し,コンパイラは任意のコンパイラベースの最適化を行うのに利用できる。WCET,コードサイズ,およびコンパイル時間におけるエネルギー消費の間のトレードオフを探索することを目的として,多基準関数ライニングに関する著者らのモデルの有効性を実証した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  時間 ,  安全性 ,  *コンパイラ ,  解析 ,  実時間処理 ,  多目的計画法 ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  マイクロアーキテクチャ ,  *実行時間 ,  ソースコード ,  データフロー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  分類 ,  ハードリアルタイムシステム ,  コンパイラに基づく最適化

分類 (2件)： 言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多基準 ,  関数 ,  インライン ,  実行時間 ,  予測