論文の概要: Automated Deployment of Real-Time Tasks for Phased Execution on Scratchpad-Based Multicore Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04221v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 14:20:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.465686
- Title: Automated Deployment of Real-Time Tasks for Phased Execution on Scratchpad-Based Multicore Platforms
- Title(参考訳): スクラッチパッド型マルチコアプラットフォーム上での段階的実行のためのリアルタイムタスクの自動配置
- Abstract要約: マルチコアリアルタイムシステムの鍵となる課題は、共有メモリへのアクセスに対する競合からの干渉である。
フェーズド実行アプローチは、共有メモリアクセスを互いに排他的なメモリフェーズに制限することで、この問題に対処する。
本稿では,段階的実行にアプリケーションを適用するプロセスを自動化するモデルベースのデプロイメント手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5035067032827502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing throughput demands in real-time systems and the consolidation of functionality on few, high-performance platforms are driving a shift towards parallel architectures. A key challenge for multicore real-time systems is the interference from contention for access to shared memory. Phased execution approaches address this challenge by restricting shared memory access to mutually exclusive memory phases, while computation is limited to memories local to each core. However, the complexity of managing and scheduling said memory phases hinders the adoption of phased execution in real-time applications. To address this challenge, we propose a model-based deployment methodology that automates the process of adapting applications to phased execution. We present an integrated tool-based deployment process that extends the application through the necessary memory phases and provides a runtime environment to orchestrate execution on the target hardware platform. Our approach requires minimal changes to the application implementation since the deployment tool directly extracts the required information from the generated application binaries. We validate our methodology using an avionics case study on a RISC-V multicore system, showcasing its key components and principles of operation.
- Abstract(参考訳): リアルタイムシステムにおけるスループット要求の増加と,少数の高性能プラットフォーム上での機能強化は,並列アーキテクチャへのシフトを促している。
マルチコアリアルタイムシステムの鍵となる課題は、共有メモリへのアクセスに対する競合からの干渉である。
フェーズド実行アプローチでは、共有メモリアクセスを互いに排他的なメモリフェーズに制限し、計算は各コアに固有のメモリに制限される。
しかし、メモリフェーズの管理とスケジューリングの複雑さは、リアルタイムアプリケーションにおけるフェーズ実行の採用を妨げる。
この課題に対処するために、段階的実行にアプリケーションを適用するプロセスを自動化するモデルベースのデプロイメント手法を提案する。
本稿では,必要なメモリフェーズを通じてアプリケーションを拡張し,対象ハードウェアプラットフォーム上での実行をオーケストレーションするランタイム環境を提供する,統合ツールベースのデプロイメントプロセスを提案する。
当社のアプローチでは、デプロイツールが生成したアプリケーションバイナリから必要な情報を直接抽出するため、アプリケーション実装の変更を最小限にする必要があります。
RISC-Vマルチコアシステム上でのアビオニクスケーススタディを用いて,本手法の有効性を検証する。
関連論文リスト
- UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams [77.52140119830241]
自律型メモリ管理のためのセルフルーティングフレームワークUniMemを提案する。
UniMemは学習可能なルーティングトークンをメモリコントローラとして使用し、相補的なメモリ経路間の適応的な調整を可能にする。
長距離ストリーミングタスクシーケンスの実験では、UniMemは実行の忠実さを維持しながらベースラインを一貫して上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-28T17:28:21Z) - AGENTSERVESIM: A Hardware-aware Simulator for Multi-Turn LLM Agent Serving [16.735743806437487]
本稿では,マルチターンLDMエージェントのハードウェア対応シミュレータである AgentSERVESIM を提案する。
AgentSERVESIMは,コモディティCPU上で完全に動作しながら,主要な性能指標に対して6%の誤差で実システム動作を再現することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-08T15:20:23Z) - Step-level Optimization for Efficient Computer-use Agents [51.29573359027217]
我々は、強力なコンピュータ利用エージェントは、実際は高価で遅いと論じている。
本稿では,コンピュータ利用エージェントのためのイベント駆動ステップレベルカスケードを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-29T19:59:36Z) - Interferences within a certifiable design methodology for high-performance multi-core platforms [0.030549166519595692]
異なる抽象化レベルで運用するいくつかのツールをまとめる方法論を提案する。
提案手法の目的は,メモリ干渉を低減し,システムの予測可能性を向上させることにより,安全クリティカル領域におけるマルチコアシステムの認証プロセスを緩和することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T10:59:37Z) - Learning to Share: Selective Memory for Efficient Parallel Agentic Systems [49.78267008828593]
エージェントシステムは、反復的に推論する複数のエージェントを調整することで複雑なタスクを解決し、ツールを呼び出し、中間結果を交換する。
最近のアプローチでは、さまざまな推論の軌跡を探索するために、複数のエージェントチームが並行して運用されている。
我々は並列エージェントフレームワークのための学習された共有メモリ機構であるLearning to Share (LTS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-05T18:20:21Z) - MEMTRACK: Evaluating Long-Term Memory and State Tracking in Multi-Platform Dynamic Agent Environments [6.12783571098263]
MEMTRACKは、マルチプラットフォームエージェント環境における長期記憶と状態追跡を評価するために設計されたベンチマークである。
それぞれのベンチマークインスタンスは、ノイズ、競合、相互参照情報を備えた、時系列的にプラットフォームインターリーブされたタイムラインを提供する。
ベンチマークでは、取得、選択、競合解決などのメモリ機能をテストしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-01T18:34:03Z) - MEM1: Learning to Synergize Memory and Reasoning for Efficient Long-Horizon Agents [84.62985963113245]
我々は,長時間のマルチターンタスクに対して,エージェントが一定のメモリで動作可能な,エンドツーエンドの強化学習フレームワークMEM1を紹介する。
各ターンでMEM1は、メモリ統合と推論を共同でサポートするコンパクトな共有内部状態を更新する。
その結果,MEM1-7Bは16目的のマルチホップQAタスクにおいて,Qwen2.5-14B-Instructと比較してメモリ使用量を3.7倍削減し,3.5倍の性能向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-18T19:44:46Z) - FindingDory: A Benchmark to Evaluate Memory in Embodied Agents [49.18498389833308]
本研究では,Habitatシミュレータに長距離エンボディタスクのための新しいベンチマークを導入する。
このベンチマークは、持続的なエンゲージメントとコンテキスト認識を必要とする60タスクにわたるメモリベースの機能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-18T17:06:28Z) - Understanding and Optimizing Multi-Stage AI Inference Pipelines [11.254219071373319]
HERMESは不均一な多段LPM推論実行シミュレータである。
HERMESは、以前のフレームワークとは異なり、複数のモデルを同時に実行する異種クライアントをサポートする。
我々は、推論ステージがエンドツーエンドのレイテンシ、ハイブリッドパイプラインの最適戦略、リモートKVキャッシュ検索のアーキテクチャ的影響について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T00:29:49Z)
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。