要約
現在の組み込みシステムは、マルチメディア アプリケーションを実行するように特別に設計されています。
これらのアプリケーションは、パフォーマンスとエネルギー消費の両方に大きな影響を与えます。
どちらのメトリックも、対象となる一連のアプリケーションに最適なキャッシュ構成を選択して最適化できます。
多目的最適化は、競合する両方のメトリックを独立した方法で最小化するのに役立つ場合があります。
この作業では、多目的進化アルゴリズムに基づいて、特定のアプリケーション セットに最適なキャッシュ構成を見つけることができる最適化方法を提案します。
候補ソリューションの良さを評価するために、最適化アルゴリズムの実行は、いくつかの有名なシミュレーション ツールを使用した静的プロファイリング手法と組み合わされます。
結果は、最適化フレームワークが Mediabench アプリケーション用に最適化されたキャッシュを取得できることを示しています。
ベースラインのキャッシュ メモリと比較して、私たちの設計方法は、実行時間とエネルギー消費でそれぞれ 64.43\% と 91.69\% の平均改善に達しました。
要約(オリジナル)
Current embedded systems are specifically designed to run multimedia applications. These applications have a big impact on both performance and energy consumption. Both metrics can be optimized selecting the best cache configuration for a target set of applications. Multi-objective optimization may help to minimize both conflicting metrics in an independent manner. In this work, we propose an optimization method that based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, is able to find the best cache configuration for a given set of applications. To evaluate the goodness of candidate solutions, the execution of the optimization algorithm is combined with a static profiling methodology using several well-known simulation tools. Results show that our optimization framework is able to obtain an optimized cache for Mediabench applications. Compared to a baseline cache memory, our design method reaches an average improvement of 64.43\% and 91.69\% in execution time and energy consumption, respectively.
arxiv情報
| 著者 | Josefa Díaz Álvarez,José L. Risco-Martín,J. Manuel Colmenar |
| 発行日 | 2023-02-22 09:35:03+00:00 |
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