About: Gestion de la mémoire dynamique pour les systèmes embarqués avec mémoire hétérogène   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

An Entity of Type : rdac:C10001, within Data Space : data.idref.fr associated with source document(s)

AttributesValues
type
Thesis advisor
Author
alternative label
  • Dynamic Heterogeneous memory allocation for embedded devices
dc:subject
  • Systèmes embarqués (informatique)
  • Thèses et écrits académiques
  • Computer engineering
  • Gestion mémoire (informatique)
  • Internet of things
  • »more»
preferred label
  • Gestion de la mémoire dynamique pour les systèmes embarqués avec mémoire hétérogène
Language
Subject
dc:title
  • Gestion de la mémoire dynamique pour les systèmes embarqués avec mémoire hétérogène
Degree granting institution
note
  • La réduction de la consommation énergétique des systèmes embarqué est un enjeu majeur de la réalisation de l'Internet des Objets. Les mémoires émergentes NVRAMs présentent notamment le potentiel de consommer peu et d'être denses, mais les différentes technologies souffrent encore de désavantages spécifiques comme une latence d'écriture élevée ou une faible endurance. Pour contrebalancer ces désavantages, les concepteurs de systèmes embarqués tendent à juxtaposer différentes technologies sur une même puce. Cette thèse s'intéresse aux interactions entre l'allocation mémoire dynamique et l'hétérogénéité mémoire. Notre objectif est de fournir au programmeur d'applications embarquées un mécanisme logiciel transparent pour exploiter cette hétérogénéité mémoire. Nous proposons un simulateur au cycle près de plateformes embarquées intégrant des technologies mémoire variées qui montre que les stratégies de placement des objets alloués dynamiquement ont un impact important. Nous montrons également que des gains intéressants peuvent être dégagés même avec une faible proportion de la mémoire utilisant une technologie à faible latence mais uniquement en utilisant une stratégie intelligente pour le placement entre les différentes banques mémoires. Nous fournissons une stratégie efficace basée sur le profilage de l'application dans notre simulateur.
  • Reducing energy consumption is a key challenge to the realisation of the Internet of Things. While emerging memory technologies may offer power reduction and high integration density, they come with major drawbacks such as high latency or limited endurance. As a result, system designers tend to juxtapose several memory technologies on the same chip. We aim to provide the embedded application programmer with a transparent software mechanism to leverage this memory heterogeneity. This work studies the interaction between dynamic memory allocation and memory heterogeneity. We provide cycle accurate simulation of embedded platforms with various memory technologies and we show that different dynamic allocation strategies have a major impact on performance. We demonstrates that interesting performance gains can be achieved even for a low fraction of memory using low latency technology, but only with a clever placement strategy between memory banks. We propose an efficient strategy based on application profiling in our simulator.
dc:type
  • Text
http://iflastandar...bd/elements/P1001
rdaw:P10219
  • 2019
has content type
is primary topic of
is rdam:P30135 of
Faceted Search & Find service v1.13.91 as of Aug 16 2018


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:       RDF       ODATA       Microdata      About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data]
OpenLink Virtuoso version 07.20.3229 as of May 14 2019, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (70 GB total memory)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2025 OpenLink Software