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Enregistrement W1582803778 · doi:10.1002/spe.1157

MpAssign: a framework for solving the many‐core platform mapping problem

2011· article· en· W1582803778 sur OpenAlexaff
Youcef Bouchebaba, Ali-Erdem Ozcan, Pierre Paulin, Gabriela Nicolescu

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensPolytechnique MontréalSTMicroelectronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMetaheuristicSortingEvolutionary algorithmContext (archaeology)Pareto principleMulti-objective optimizationGenetic algorithmEvolutionary computationMathematical optimizationDistributed computingTheoretical computer scienceArtificial intelligenceAlgorithmMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Many‐core platforms, providing large numbers of parallel execution resources, emerge as a response to the increasing computation needs of embedded applications. A major challenge raised by this trend is the efficient mapping of applications on parallel resources. This is a nontrivial problem because of the number of parameters to be considered for characterizing both the applications and the underlying platform architectures. Recently, several authors have proposed to use multi‐objective evolutionary algorithm to solve this problem within the context of mapping applications on network‐on‐chips. However, these proposals have several limitations: (1) only few metaheuristics are explored (mainly Nondominated Sorting Genetic Algorithm II and Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2), (2) only few objective functions are provided, and (3) they only deal with a small number of the application and architecture constraints. In this paper, we propose a new framework that avoids all of the problems cited previously. Our framework is implemented on top of the jMetal framework, which offers an extensible environment. Our framework allows designers to (1) explore several new metaheuristics, (2) easily add a new objective function (or to use an existing one), and (3) take into account any number of architecture and application constraints. The paper also presents experiments illustrating how our framework is applied to the problem of mapping streaming applications on an NoC‐based many‐core platform. Our results show that several new metaheuristics outperform the classical multi‐objective metaheuristics such as Nondominated Sorting Genetic Algorithm II and Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2. Moreover, a parallel multi‐objective evolutionary algorithm is implemented in our framework in order to increase the explored space of solutions by simultaneously running several metaheuristics. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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