Adapting Operating Systems to Embedded Manycores: Scheduling and Inter-Process Communication
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis is to adapt a bare minimum version of Enea’s OSE, a real-time operating system to Tilepro64, a 32-bit many-core processor. The tasks include mapping memory regions, context handling and interrupt management and building drivers for programmable interrupt controller and timer. Time-based scheduling on the Tilera port of OSE has been achieved. Furthermore, design proposals for improving inter-core data throughput in LINX for Linux have been suggested. The suggestions include using smart pointers and shared heaps as part of the user space thereby achieving a zero-copy mechanism. With reference to TILEPro64, consideration for leveraging the sharing of smart pointers using User Dynamic Network – a user accessible NoC – has been suggested in the adaptation design. Thus an inter-core process communication design involving minimal kernel involvement and reduced usage system calls was proposed. This thesis is part of Portable and Predictable Performance (PAPP) on Heterogeneous Embedded Manycores - an active research initiative undertaken by Advanced Research and Technology for Embedded Intelligent Systems (ARTEMIS). It is also partly associated with the Many-core programming and resource management for high-performance Embedded Systems (MANY) project and funded by Information Technology for European Advancement (ITEA2). The thesis work is carried out at Enea Software AB and XDIN AB.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».