| 研究課題/領域番号 |
25330059
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
今井 正治 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50126926)
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| 研究分担者 |
武内 良典 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (70242245)
劉 載勲 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (70726976)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | LSI設計技術 / 実行時間ばらつき / 統計的実行時間見積り手法 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、入力データばらつきを考慮したマルチプロセッサシステムのためのタスク割り当て手法を検討する。ハードリアルタイム制約を有するアプリケーションでは、入力データによらず演算を一定時間内に終了する必要がある。マルチプロセッサに対するタスク割り当てはタスクの実行時間を利用して行われるが、入力データに依存してタスクの実行時間は変動するため、従来はタスクの平均、タスクの最悪値に対して、タスク割り当て・スケジューリングが行われてきた。本研究では、入力データのばらつきの影響を考慮し、リアルタイム制約下で、対象システムの実行サイクル数、消費電力、消費電力量を最適化するタスク割り当て手法を提案することを目標とした。
平成２７年度は、平成２６年度に検討を進めた統計的な実行時間ばらつきをもつ複数タスクの実行時間の推定方法を、実アプリケーションである視覚野刺激型の人工視覚システムに対して適用した。実アプリケーションに適用することで、タスクの具体的な実行時間ばらつきが知られ、これまで仮定してきたすべてのタスクが正規分布に基づく統計モデルでは、アプリケーションを適切に表現できないことがわかった。実アプリケーションのタスクの実行時間ばらつきを詳細に調べたところ、実行時間が固定時間であるタスク、対数正規分布であるタスク等に分類されることが知られ、タスクの実行時間統計モデルを正規分布タスクのみから固定時間のタスク、対数正規分布を有するタスクに拡張することで、アプリケーションの実行時間を正確に見積もれるようになった。また、タスクの粒度を変更することで、複雑なタスクは固定時間のタスクとそれらタスクの実行頻度、実行条件の組合せで表現できることが知られ、タスク分割を行うための基礎的な指針を得た。
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