A MEMETIC ALGORITHM FOR PERFORMING MEMORY ASSIGNMENT IN DUAL-BANK DSPS
Notice bibliographique
Résumé
To increase memory bandwidth, many programmable Digital-Signal Processors (DSPs) employ two on-chip data memories. This architectural feature supports higher memory bandwidth by allowing multiple data memory accesses to occur in parallel. Exploiting dual memory banks, however, is a challenging problem for compilers. This, in part, is due to the instruction-level parallelism, small numbers of registers, and highly specialized register capabilities of most DSPs. In this paper, we present a new methodology based on a Memetic Algorithm (MA) for assigning data to dual-bank memories. Our approach is global, and integrates several important issues in memory assignment within a single model. Special effort is made to identify those data objects that could potentially benefit from an assignment to a specific memory, or perhaps duplication in both memories. Our computational results show that the MA is able to achieve a 54% reduction in the number of memory cycles and a reduction in the range of 7%–42% in the total number of cycles when tested with well-known DSP kernels and applications. Our computational results also show that, when compared with the Genetic Algorithm in Ref. 3, the memetic algorithm is able to find solutions that, on average, have 7%–20% less cost, with the biggest improvements being found for larger problem instances.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».