Efficient On-line Hardware/Software Task Scheduling for Dynamic Run-time Reconfigurable Systems
Notice bibliographique
Résumé
Modern reconfigurable devices such as FPGAs can be reconfigured at run time. Some of them can be dynamically partially reconfigured, which means part of the FPGA is changed without interrupting other parts. This feature adds tremendous flexibility to the Reconfigurable Computing (RC) Field but also introduces challenges. Reconfigurable Operating Systems tend to ease applications development and most importantly applications verifications and maintenance. In this paper we propose novel scheduling algorithms for reconfigurable computing that can handle both hardware and software tasks. The algorithms proposed reuse hardware tasks to reduce reconfiguration overhead, migrate tasks between software/hardware, and give priority to hardware tasks. Results obtained indicate that adding a software processor element not only adds flexibility, but also increases system performance. Two on-line schedulers were designed and implemented. RCSched-I is a simple based implementation that nominates the first available free Partial Reconfigurable Region (PRR) for new tasks. RCSched-II on the other hand nominates any free PRR. Both schedulers check the nominated PRR(s) against the ready task for a match, then decide if there is a need for reconfiguration or not. RCSched-II reconfigures the least recently configured PRR, which increases hardware tasks reuse and decreases total processing time.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».