Nya bärbara konsumentinbäddade enheter måste köra multimediatillämpningar (t.ex. 3D-spel, videospelare och programvara för signalbehandling osv.) som kräver omfattande minnesåtkomst och minnesanvändning vid låg energiförbrukning. Dessutom måste de starkt förlita sig på Dynamic Memory (DM) på grund av oförutsägbarheten av inmatningsdata och systembeteende. I detta sammanhang, konsekvent design metoder som kan hantera effektivt komplexa DM beteende av dessa multimedia applikationer är i stort behov. I den här artikeln presenterar vi en ny designram, baserad på genetisk programmering, som gör att vi kan utforma anpassade DM-hanteringsmekanismer, optimera minnesåtkomst, minnesanvändning och energiförbrukning för målet inbäddade systemet. För det första beskriver vi det stora designutrymmet för DM förvaltningsbeslut för multimedia inbäddade applikationer. Sedan föreslår vi ett lämpligt sätt att korsa denna design utrymme med hjälp av grammatiska evolution och konstruera anpassade DM chefer som minimera DM som används av dessa mycket dynamiska applikationer. Som ett resultat, vår metodik uppnår betydande förbättringar i minnesåtkomst (23% mindre i genomsnitt), minnesanvändning (38% mindre i genomsnitt) och energiförbrukning (minskningar på 21% i genomsnitt) i verkliga fall studier över den nuvarande state-of-the-art DM chefer som används för dessa typer av dynamiska applikationer. Såvitt vi vet är detta det första sättet att effektivt utforma DM-hanterare för inbyggda system med hjälp av evolutionsberäkning och grammatikutveckling.
För det första, med utgångspunkt från alla möjliga DMM-implementationer som ovan nämnda metod föreslår REF, definierar vi automatiskt det relevanta designutrymmet för dynamiska minneshanteringsbeslut för optimal prestanda, minnesanvändning och energiförbrukning.
Optimization of dynamic memory managers for embedded systems using grammatical evolution
{'venue': "GECCO '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}