BlueScale: a scalable memory architecture for predictable real-time computing on highly integrated SoCs
BlueScale: a scalable memory architecture for predictable real-time computing on highly integrated SoCs
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BlueScale：可扩展内存架构，用于在高度集成的 SoC 上进行可预测的实时计算
DOI：
10.1145/3489517.3530612
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dong, Zheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiang, Zhe;Yang, Kecheng;Audsley, Neil;Fisher, Nathan;Shi, Weisong;Dong, Zheng
在实时嵌入式计算中，内存事务同时要求时间可预测性和性能。然而，随着越来越多的元件被集成到硬件中，由于缺乏硬件和调度可扩展性，存储器互连成为满足时序正确性的关键绊脚石。在本文中，我们提出了一个新的分层分布式内存互连，BlueScale，管理内存事务使用相同的规模元素，这确保了硬件的可扩展性。ScaleElement引入了两个嵌套的优先级队列，实现了内存事务的迭代组合调度，保证了事务任务调度的可扩展性。结合新的体系结构，建立了提高BlueScale实时性能的理论模型。
In real-time embedded computing, time-predictability and performance are required simultaneously by memory transactions. However, with increasingly more elements being integrated into hardware, memory interconnects become a critical stumbling block to satisfying timing correctness, due to lack of hardware and scheduling scalability. In this paper, we propose a new hierarchically distributed memory interconnect, BlueScale, managing memory transactions using identical Scale Elements, which ensures hardware scalability. The Scale Element introduces two nested priority queues, achieving iterative compositional scheduling for memory transactions, guaranteeing transaction tasks' scheduling schedulability. Associated with the new architecture, a theoretical model is established to improve BlueScale's real-time performance.
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