論文の概要: PIMOD: A Tool for Configuring Single-Board Computer Operating System
Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07833v1
- Date: Thu, 15 Oct 2020 15:52:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-29 00:25:37.700313
- Title: PIMOD: A Tool for Configuring Single-Board Computer Operating System
Images
- Title(参考訳): PIMOD:シングルボードコンピュータオペレーティング・システムイメージの構成ツール
- Authors: Jonas H\"ochst, Alvar Penning, Patrick Lampe, Bernd Freisleben
- Abstract要約: PIMODは、シングルボードコンピュータシステムのためのオペレーティングシステムイメージを構成するためのソフトウェアツールである。
PIMODの実装は、無償でオープンソースライセンスの下で公開されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7519268719195279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer systems used in the field of humanitarian technology are often based
on general-purpose single-board computers, such as Raspberry Pis. While these
systems offer great flexibility for developers and users, configuration and
deployment either introduces overhead by executing scripts on multiple devices
or requires deeper technical understanding when building operating system
images for such small computers from scratch. In this paper, we present PIMOD,
a software tool for configuring operating system images for single-board
computer systems. We propose a simple yet comprehensive configuration language.
In a configuration profile, called Pifile, a small set of commands is used to
describe the configuration of an operating system image. Virtualization
techniques are used during the execution of the profile in order to be
distribution and platform independent. Commands can be issued in the guest
operating system, providing access to the distribution specific tools, e.g., to
configure hardware parameters. The implementation of PIMOD is made public under
a free and open source license. PIMOD is evaluated in terms of user benefits,
performance compared to on-system configuration, and applicability across
different hardware platforms and operating systems.
- Abstract(参考訳): 人道技術分野で使用されるコンピュータシステムは、Raspberry Piのような汎用シングルボードコンピュータに基づいていることが多い。
これらのシステムは開発者やユーザにとって優れた柔軟性を提供するが、コンフィギュレーションとデプロイメントは、複数のデバイス上でスクリプトを実行することでオーバーヘッドをもたらすか、あるいはそのような小さなコンピュータでオペレーティングシステムイメージをスクラッチから構築する場合に、より深い技術的理解を必要とする。
本稿では,シングルボードコンピュータシステムのオペレーティングシステムイメージを構成するソフトウェアツールであるpimodを提案する。
簡単なが包括的構成言語を提案する。
Pifileと呼ばれる設定プロファイルでは、オペレーティングシステムイメージの設定を記述するために、小さなコマンドセットが使用される。
仮想化技術は、プロファイルの実行中に、配布とプラットフォーム独立性のために使用される。
コマンドはゲストオペレーティングシステムで発行することができ、例えばハードウェアパラメータを設定するために配布固有のツールへのアクセスを提供する。
PIMODの実装は、無料でオープンソースライセンスの下で公開されている。
PIMODは、ユーザによるメリット、オンシステム構成と比較してのパフォーマンス、さまざまなハードウェアプラットフォームやオペレーティングシステムに適用性などの観点から評価されている。
関連論文リスト
- Scaling Tractable Probabilistic Circuits: A Systems Perspective [36.528534612003504]
PyJuiceは、いくつかの点で先行技術を改善するPCの一般的な実装設計である。
大規模PCのトレーニングでは、既存のシステムよりも1~2桁高速である。
PyJuiceは2~5倍のメモリを消費するので、より大きなモデルをトレーニングすることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-02T14:57:00Z) - OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments [87.41051677852231]
マルチモーダルエージェントのための,第1世代のスケーラブルな実コンピュータ環境であるOSWorldを紹介する。
OSWorldは、オープンエンドのコンピュータタスクを評価する統合されたコンピュータ環境として機能する。
オープンドメインの実際のWebおよびデスクトップアプリケーション、OSファイルI/O、複数のアプリケーションにまたがる369のコンピュータタスクのベンチマークを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T17:56:05Z) - OS-Copilot: Towards Generalist Computer Agents with Self-Improvement [48.29860831901484]
オペレーティングシステム(OS)の包括的要素と対話可能な汎用エージェントを構築するためのフレームワークであるOS-Copilotを紹介する。
我々はOS-Copilotを使って、汎用コンピュータタスクを自動化する自己改善型実施エージェントであるFRIDAYを開発した。
一般的なAIアシスタントのベンチマークであるGAIAでは、FRIDAYが従来の手法を35%上回り、以前のタスクから蓄積したスキルを通じて、目に見えないアプリケーションへの強力な一般化を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T07:29:22Z) - Design and Implementation Considerations for a Virtual File System Using an Inode Data Structure [4.725345845195055]
我々は、Unixベースのファイルシステムの設計と、このタイプのファイルシステムレイアウトを、Linuxの単一ファイル仮想ファイルシステムとしてどのように実装するかについて議論する。
我々は,仮想ファイルシステムがセキュリティ攻撃に対して脆弱である方法を探り,そのような攻撃の防止や軽減に役立つ簡単なソリューションを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T03:44:17Z) - Harnessing Deep Learning and HPC Kernels via High-Level Loop and Tensor Abstractions on CPU Architectures [67.47328776279204]
この研究は、効率的でポータブルなDeep LearningとHigh Performance Computingカーネルを開発するためのフレームワークを導入している。
1)プロセッシングプリミティブ(TPP)を用いた計算コアの表現と,2)高レベルな宣言的手法でTPPのまわりの論理ループの表現の2つのステップでカーネルの開発を分解する。
我々は、スタンドアロンカーネルと、さまざまなCPUプラットフォームにおける最先端実装よりも優れたエンドツーエンドワークロードを使用して、このアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T05:04:44Z) - Virtualization of Tiny Embedded Systems with a robust real-time capable
and extensible Stack Virtual Machine REXAVM supporting Material-integrated
Intelligent Systems and Tiny Machine Learning [0.0]
本稿では,動作に等価なソフトウェアとハードウェア(FPGA)の実装において,提案するVMアーキテクチャの適合性を示し,評価する。
全体的なアーキテクチャアプローチでは、VMは特にデジタル信号処理と小さな機械学習に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T17:13:35Z) - Human-in-the-Loop Large-Scale Predictive Maintenance of Workstations [89.51621054382878]
予測保守(英: Predictive maintenance, PdM)とは、システムの状態の統計的解析に基づいて、保守作業のスケジューリングを行うタスクである。
本稿では,機械学習システムがワークステーションの集合における将来の問題を予測できるPdM手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T09:40:46Z) - A Scalable Approach to Modeling on Accelerated Neuromorphic Hardware [0.0]
この研究は、物理モデリングに基づくハイブリッドアクセラレーション型ニューロモルフィックハードウェアアーキテクチャであるBrainScaleS-2システムのソフトウェア側面を示す。
本稿では,BrainScaleS-2オペレーティングシステム(実験ワークフロー,API階層化,ソフトウェア設計,プラットフォーム操作)のキーとなる側面を紹介する。
焦点は、マルチコンポーネントニューロン、ハードウェア・イン・ザ・ループトレーニングのための高速な再構成、組み込みプロセッサのアプリケーション、非スパイキング操作モード、インタラクティブなプラットフォームアクセス、持続可能なハードウェア/ソフトウェアの共同開発など、新しいシステムとソフトウェア機能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-21T16:30:18Z) - Composing Complex and Hybrid AI Solutions [52.00820391621739]
一般的なAIアプリケーションで上記の機能を実現するためのAcumosシステムの拡張について述べる。
当社の拡張機能には、gRPC/Protobufインターフェースによるより汎用的なコンポーネントのサポートが含まれています。
デプロイ可能なソリューションとそのインターフェースの例を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T08:57:06Z) - Tensor Processing Primitives: A Programming Abstraction for Efficiency
and Portability in Deep Learning Workloads [86.62083829086393]
このプロセスプリミティブ(TPP、Processing Primitives)は、高い生産性を持つDeep Learning-Workloadの効率的でポータブルな実装を目指すプログラミング抽象化である。
TPPは、高次元テンソル上の複素作用素を構成するためにビルディングブロックとして使用できる2Dテンソル作用素(または仮想ISA)のコンパクトで汎用的な集合を定義する。
我々は,スタンドアロンカーネルとTLPで表現されたエンドツーエンドのDLワークロードによるアプローチの有効性を実証し,複数のプラットフォーム上での最先端実装よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T18:35:49Z) - New approach to MPI program execution time prediction [0.0]
MPIプログラムの実行時間予測の問題について考察する。
この問題は、クラウドコンピューティング環境における仮想インフラストラクチャのオーケストレーションとプロビジョニングによって生じる。
本稿では,プログラム実行時間予測問題に対する2つの新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-30T09:35:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。