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Enregistrement W2613200099

Implémentation parallèle des FFTs sur des systèmes multicoeurs pour la couche physique du LTE 4G

2016· article· fr· W2613200099 sur OpenAlexfundno aff
Mounir Khelifi

Notice bibliographique

RevueLe dépôt institutionnel (Université du Québec à Trois-Rivières) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueTelecommunications and Broadcasting Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N> 2 18 et aussi MKL pour N> 2 19 • Ce gain en vitesse peut atteindre un gain de 4 fois plus rapide sur Xeon et de 2.5 sur Xeon-Phi pour N=2 29 par rapport à FFTW sur 16 threads.En comparaison à la FFTW sur un seul thread, un gain en vitesse de 20 et 25 fois plus rapide sur Xeon-Phi (MIC) et sur Xeon, respectivement.vi Remerciement Je voudrais remercier mes parents Ammar et Wided et mes sœurs Afef et Wafa pour leur aide, soutien et assistance durant toutes les étapes de ce modeste travail.Je tiens à remercier mes amis Ghassen et Hocine pour leurs précieux conseils, mon directeur de recherche Daniel Massicotte, mon codirecteur Yvon Savaria et tous ceux qui ont contribué à réaliser ce projet.Je tiens aussi à remercier la Société Canadienne de Microélectronique (CMC) et Calcul Québec pour leurs infrastructures, leurs formations spécialisées et leurs services de centre de calcul.Finalement, je tiens à remercier le Regroupement Stratégique en Microsystèmes du Québec (ReSMiQ) pour le soutien financier.Abstract-Fast Fourier Transform (FFT) is a key element for wireless applications based on the OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) and chaUenging for implementing on processor multicores/many-cores.As an ex ample, the Long Term Evolution (L TE) protocol establishes a requirement for processing, whereby many independent FFTs must be calculated within a Iimited time slot.By using Intel Math Kernel Library (MKL), in our approach to Xeon phi, we managed to reduce the maximum execution time of many independent FFTs.We proposed an implementation on processors multi-cores/many-cores using OpenMP (Open Multi-processing) reducing the mean time latency to ]24 l's on native mode after 1300 l's with the omoad.This is a challenge for shared memory projects.This paper describes how this level of performance can be obtained with multi-core Intel i7, Xeon processors and a many-core Xeon Phi.The best results were obtained with the Xeon Phi, which outperformed the Xeon Sandy-Bridge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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