Multi-objective mapping of full-mission simulators on heterogeneous distributed multi-processor systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Full-mission simulators (FMSs) are considered the most critical simulation tool belonging to the flight simulator family. FMSs include a faithful reproduction of fighter aircraft. They are used by armed forces for design, training, and investigation purposes. Due to the criticality of their timing constraints and the high computation cost of the whole simulation, FMSs need to run in a high-performance computing system. Heterogeneous distributed systems are among the leading computing platforms and can guarantee a significant increase in performance by providing a large number of parallel powerful execution resources. One of the most persistent challenges raised by these platforms is the difficulty of finding an optimal mapping of n tasks on m processing elements. The mapping problem is considered a variant of the quadratic assignment problem, in which an exhaustive search cannot be performed. The mapping problem is an NP-hard problem and solving it requires the use of meta-heuristics, and it becomes more challenging when one has to optimize more than one objective with respect to the timing constraints. Multi-objective evolutionary algorithms have proven their efficiency when tackling this problem. Most of the existent works deal with the task mapping by considering either a single objective or homogeneous architectures. Therefore, the main contribution of this paper is a framework based on the model-driven design paradigm allowing us to map a set of intercommunicating real-time tasks making up the FMS model onto the heterogeneous distributed multi-processor system model. We propose a multi-objective approach based on the well-known optimization algorithm “Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II” satisfying the tight timing constraints of the simulation and minimizing makespan, communication cost, and memory consumption simultaneously.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle