An architecture exploration framework for the implementation of embedded dsp applications
Notice bibliographique
Résumé
Embedded systems are widely used today in different Digital Signal Processing (DSP) applications that usually require high computation power and tight constraints. Using SoC technology increases the challenges facing a designer when choosing an appropriate design. A tool that helps explore different architectures is required to design such an efficient system. The tool should be able to explore different architectures and evaluate them according to the given constraints. The design space to be explored depends on the application domain and the target platform. This thesis proposes an efficient Particle Swarm Optimization (PSO) technique that can handle multi-objective optimization problems. It is based on the strength-Pareto approach originally used in Evolutionary Algorithms (EA). The proposed modified particle-swarm algorithm is used to build three hybrid EA-PSO algorithms to solve different multi-objective optimization problems. This algorithm and its hybrid forms are tested using seven benchmarks from the literature and the results are compared to the strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA2) and a competitive multi-objective PSO. Combining PSO and evolutionary algorithms leads to superior hybrid algorithms that outperform SPEA2, the competitive multi-objective PSO (MO-PSO) and the proposed strength Pareto PSO based on different metrics. Accordingly, an optimization engine is built using these meta-heuristics that can be used to solve multi-objective optimization problems in general and design exploration in particular. The direction of the search process depends on the evaluation of each solution generated. In this thesis an approach for performance evaluation of embedded systems is presented. Several cycle-accurate simulations are performed for commercial embedded processors used in our study. The simulation results are used to build Artificial Neural Network (ANN) models with accuracy up to 90% compared to cycle-accurate simulations with a very significant time saving. These models are combined with an analytical model and static scheduler to increase the accuracy of the estimation process. The optimization engine is integrated with the performance evaluation module to build an architecture exploration framework for embedded DSP applications. The functionality of the framework is verified by using benchmarks from industry. The results show accuracy over 90% comparing the proposed solutions to cycle-accurate simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».