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Enregistrement W2997008791 · doi:10.48550/arxiv.1312.5764

Heuristics for Routing and Spiral Run-time Task Mapping in NoC-based\n Heterogeneous MPSOCs

2013· preprint· en· W2997008791 sur OpenAlexaff
Mohammed Kamel Benhaoua, Abbou El Hassen Benyamina, Pierre Boulet

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensEmera (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicsComputer scienceMPSoCDijkstra's algorithmHeuristicRouting (electronic design automation)Task (project management)Overhead (engineering)Network on a chipDistributed computingParallel computingContext (archaeology)Embedded systemMultiprocessingShortest path problemGraphTheoretical computer scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a new Spiral Dynamic Task Mapping heuristic for mapping\napplications onto NoC-based Heterogeneous MPSoC. The heuristic proposed in this\npaper attempts to map the tasks of an applications that are most related to\neach other in spiral manner and to find the best possible path load that\nminimizes the communication overhead. In this context, we have realized a\nsimulation environment for experimental evaluations to map applications with\nvarying number of tasks onto an 8x8 NoC-based Heterogeneous MPSoCs platform, we\ndemonstrate that the new mapping heuristics with the new modified dijkstra\nrouting algorithm proposed are capable of reducing the total execution time and\nenergy consumption of applications when compared to state-of the-art run-time\nmapping heuristics reported in the literature.\n

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,122 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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