دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: [1 ed.]
نویسندگان: Lars Wehmeyer. Peter Marwedel
سری:
ISBN (شابک) : 9781402048210, 1402048211
ناشر: Springer
سال نشر: 2006
تعداد صفحات: 262
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 2 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Fast, Efficient and Predictable Memory Accesses: Optimization Algorithms for Memory Architecture Aware Compilation به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب دسترسی سریع ، کارآمد و قابل پیش بینی حافظه: الگوریتم های بهینه سازی برای مجموعه آگاهانه معماری حافظه نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب تکنیک هایی را برای طراحی سیستم های حافظه سریع، کم مصرف و زمان بندی قابل پیش بینی ارائه می دهد. با استفاده از ترکیبی دقیق از بهینهسازیهای کامپایلر و پیشرفتهای معماری، میتوانیم به بیش از آنچه در یکی از سطوح به صورت مجزا امکانپذیر است، دست یابیم. الگوریتم های بهینه سازی توصیف شده به اهداف عملکرد بالا و مصرف انرژی کم دست می یابند. علاوه بر این مزایا، استفاده از حافظههای اسکرچپد بهطور قابلتوجهی قابلیت پیشبینی زمان کل سیستم را بهبود میبخشد، که منجر به محدودیتهای زمانی اجرا در بدترین حالت (WCET) میشود.
This book presents techniques for designing fast, energy-efficient and timing predictable memory systems. By using a careful combination of compiler optimizations and architectural improvements, we can achieve more than what would be feasible at one of the levels in isolation. The described optimization algorithms achieve the goals of high performance and low energy consumption. In addition to these benefits, the use of scratchpad memories significantly improves the timing predictability of the entire system, leading to tighter worst case execution time bounds (WCET).
Contents......Page 6
Acknowledgements......Page 9
1 Abstract......Page 10
2 Introduction......Page 12
2.1 Motivation......Page 14
2.2 Contributions of this Work......Page 20
2.3 Overview......Page 22
3 Models and Tools......Page 24
3.1 Instruction Set Architecture Model......Page 26
3.2 Memory Models......Page 27
3.2.1 SRAM......Page 28
3.2.2 DRAM......Page 30
3.2.3 Flash Memory......Page 33
3.2.4 Caches......Page 34
3.3.1 Processor and Instruction Timing......Page 38
3.3.2 Memory Timing......Page 40
3.4 Energy Models......Page 45
3.4.1 Sources of Energy Dissipation......Page 46
3.4.2 Processor Energy......Page 49
3.4.3 Memory Energy......Page 54
3.5.1 Processor Simulation Model......Page 70
3.5.2 Memory Simulation Model......Page 75
3.6 The encc Compiler Framework......Page 84
3.6.1 Workflow......Page 86
3.6.2 enprofiler......Page 90
3.6.3 Memory Architecture Aware Compilation......Page 91
4 Scratchpad Memory Optimizations......Page 98
4.1 Related Work......Page 99
4.2 Multi Memory Optimization......Page 106
4.2.1 Memory Objects......Page 108
4.2.2 Prerequisites......Page 109
4.2.3 Energy Functions......Page 110
4.2.4 The Base model......Page 111
4.2.5 The Top-Down Model......Page 113
4.2.6 The Bottom-Up Model......Page 120
4.2.7 The ARM TCM Model......Page 124
4.2.8 Leakage-Energy Aware Memory Configuration......Page 126
4.2.9 Results for Multi Memory Optimization......Page 129
4.3 Impact of Scratchpad Allocation Techniques on WCET......Page 145
4.3.1 Related Work......Page 149
4.3.2 Tools and Workflow......Page 151
4.3.3 Required Annotation Information......Page 154
4.3.4 Benchmarks and Memory Hierarchy Configuration......Page 160
4.3.5 WCET Results for Static Allocation......Page 161
4.3.6 WCET Results for Dynamic Allocation......Page 170
5 Main Memory Optimizations......Page 179
5.1 Related Work......Page 180
5.2 Main Memory Power Management......Page 182
5.2.1 Motivating Example......Page 185
5.2.2 Prerequisites......Page 186
5.2.3 Memory Objects and Energy Functions......Page 187
5.2.4 Binary Decision Variables......Page 190
5.2.6 Constraints......Page 192
5.2.7 Results for Main Memory Power Management......Page 194
5.3 Execute-In-Place using Flash Memories......Page 200
5.3.1 Analysis of the Copy Function......Page 202
5.3.2 Main Memory Partitioning......Page 203
5.3.3 Prerequisites......Page 205
5.3.4 Preselection of Memory Objects to enable Deep Power Down......Page 207
5.3.5 Formalization of the Preselection Algorithm......Page 211
5.3.6 Formalization of the XIP Allocation Problem......Page 212
5.3.7 Results for XIP......Page 215
6 Register File Optimization......Page 225
6.1 Related Work......Page 226
6.2 Implementation of the Register File......Page 227
6.3 Register Allocation and Lifetime Analysis......Page 228
6.4 Workflow and Methodology......Page 230
6.5.1 Results for the Ratio of Spill Code to Total Code Size......Page 232
6.5.2 Results for the Number of Cycles......Page 234
6.5.3 Results for Energy Consumption......Page 237
6.6 Compiler Guided Choice of Register File Size......Page 238
7 Summary......Page 241
8 Future Work......Page 247
References......Page 250
C......Page 261
T......Page 262
X......Page 263