Retargeting and enhancing a compact multitasking kernel for the Altera Nios II processor
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the retargeting and further enhancement of a compact multitasking kernel for the 32-bit Altera Nios II processor. The kernel, called QUERK for Queen's University Educational Real-time Kernel, was originally written in assembly language and then the C language for the Motorola (and then Freescale) 68HC11 processor. Consisting of less than 200 lines of assembly-language instructions, the kernel was intended for educational purposes on undergraduate laboratory equipment in use at the time it was created. The software also supported undergraduate capstone project activity. To migrate the software to the 32-bit Altera Nios II processor that subsequently replaced the 8-bit 68HC11 in undergraduate laboratory activity, and to investigate issues arising from differences between the two instruction sets, this paper describes the retargeting of the kernel at the level of assembly language. The results reveal that the number of assembly-language source instructions for the base kernel with relinquish, block, and unblock services increased by less than 9% for the Nios II in comparison to the 68HC11. Although many additional instructions are needed to save and restore the larger number of registers for the Nios II, reductions in the number of instructions needed in other parts of the kernel aid in offsetting that increase in instructions. Further enhancements of the kernel are also described with support for timer delay requests, dynamic memory management, and interprocess communication with message passing. Potential future enhancements are also described.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».