Minimizing memory requirements in rate-optimal schedules
Notice bibliographique
Résumé
We address the problem of minimizing buffer storage requirement in constructing rate-optimal compile-time schedules for multi-rate dataflow graphs. We demonstrate that this problem, called the Minimum Buffer Rate-Optimal (MBRO) scheduling problem, con be formulated as a unified linear programming problem. A novel feature of the method is that it tries to minimize the memory requirement while simultaneously maximizing the computation rate. We have constructed an experimental testbed which implements our scheduling algorithm as well as: the widely used periodic admissible parallel schedules proposed by R.A. Lee and D.A. Messerschmitt (1987); the optimal scheduling buffer allocation (OSBA) algorithm of Q. Ning and G.R. Gao (1993); and the multi-rate software pipelining (MRSP) algorithm (R. Govinderajan and G.R. Gao, 1993). The experimental results have demonstrated a significant improvement in buffer requirements for the MBRO schedules compared to the schedules generated by the other three methods. Compared to block schedules, MBRO schedules perform better in terms of both computation rate and buffer requirements. The average observed improvement in buffer storage is 26% with respect to the MRSP algorithm, 17% with respect to block schedules and 5% with respect to the OSBA formulation.>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».