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초록·키워드

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Architectural time-predictability (ATP) is a major component in the design of real-time systems (RTS). In these systems, it is imperative to maintain temporal and logical accuracy. Hence, designers need to estimate the worst-case behavior of such systems before deploying them in real-life applications. This paper presents an experimental framework to quantify the ATP of modern superscalar processors. In addition, it aims at characterizing, modeling, and analyzing the factors that influence the ATP of such processors. Hence, a total of 33 benchmark programs derived from the Malardalen WCET benchmark suite have been simulated on a specialized superscalar processor simulator. The standard deviation of the cycles per instruction (CPI) of the simulated superscalar processor has been used to quantify ATP. In addition, an unsupervised machine learning approach has been employed to classify the benchmark programs into several clusters based on their sensitivity to different processor components. Moreover, a design of experiment (DoE) methodology has been utilized for factor screening, sensitivity analysis, model building, and design space navigation. It has been shown that the benchmark programs exhibit a varying degree of dissimilarity in their temporal behavior. In addition, the proposed framework can be used to model the ATP of superscalar processors adequately and optimize their design to increase their ATP levels.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. MALARDALEN BENCHMARK SUITE
IV. METHODOLOGY
V. RESULTS AND ANALYSIS
VI. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (32)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000881279