ASCOM: Affordable Sequence-aware COntention Modeling in crossbar-based MPSoCs

Carregant...
Miniatura
El pots comprar en digital a:
El pots comprar en paper a:

Projectes de recerca

Unitats organitzatives

Número de la revista

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Cita com:

Col·laborador

Editor

Tribunal avaluador

Realitzat a/amb

Tipus de document

Comunicació de congrés

Data publicació

Editor

Association for Computing Machinery (ACM)

Condicions d'accés

Accés obert

Llicència

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització de la persona titular dels drets

Assignatures relacionades

Assignatures relacionades

Publicacions relacionades

Datasets relacionats

Datasets relacionats

Projecte CCD

Abstract

Multicore interference that arises when several accesses contend for the same shared hardware resources poses a challenge to the already demanding consolidated verification and validation practice. The Sequence-Aware Pairing (SeAP) model approach exploits the parallelism granted by crossbars to derive tighter contention bounds. We show that SeAP suffers from scalability issues that hinders its applicability to more complex contention scenarios. We address SeAP limitations in terms of scalability by identifying two complementary techniques to reduce SeAP execution time requirements. We assess the proposed approaches to show how they effectively enable the application of SeAP to large sequences of accesses to the crossbar with limited impact on tightness, and scaling gracefully with the number of co-running cores.

Descripció

Persones/entitats

Document relacionat

Versió de

Citació

Giesen, J. [et al.]. ASCOM: Affordable Sequence-aware COntention Modeling in crossbar-based MPSoCs. A: ACM Symposium on Applied Computing. "SAC '23: proceedings of the 38th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing". New York: Association for Computing Machinery (ACM), 2023, p. 471-474. ISBN 978-1-4503-9517-5. DOI 10.1145/3555776.3577793.

Ajut

Forma part

Dipòsit legal

ISBN

978-1-4503-9517-5

ISSN

Altres identificadors

Referències