A rule-based quasi-static scheduling approach for static islands in dynamic dataflow graphs
A rule-based quasi-static scheduling approach for static islands in dynamic dataflow graphs
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动态数据流图中静态孤岛的基于规则的准静态调度方法
DOI：
10.1145/2442116.2442124
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jürgen Teich
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Joachim Falk;Christian Zebelein;Christian Haubelt;Jürgen Teich
在本文中，提出了一种针对动态数据流图中的静态数据流子图的有效的基于规则的聚类算法。集群静态数据流参与者是准静态调度的，与动态调度的执行相比，延迟和吞吐量方面的全局性能得到了改善，同时避免了由简单的静态调度方法产生的死锁的引入。所提出的聚类算法通过更快的计算和更紧凑的派生准静态调度表示优于之前发布的方法。这是通过基于规则的方法实现的，该方法避免了状态空间的显式枚举。给出了所提出的聚类方法的正确性的正式证明。实验结果表明，与最先进的聚类算法相比，性能和代码大小都有显着改进。
In this article, an efficient rule-based clustering algorithm forstatic dataflow subgraphsin a dynamic dataflow graph is presented. The clustered static dataflow actors arequasi-statically scheduled, in such a way that the global performance in terms of latency and throughput is improved compared to a dynamically scheduled execution, while avoiding the introduction of deadlocks as generated by naive static scheduling approaches. The presented clustering algorithm outperforms previously published approaches by a faster computation and more compact representation of the derived quasi-static schedule. This is achieved by arule-basedapproach, which avoids an explicit enumeration of the state space. A formal proof of the correctness of the presented clustering approach is given. Experimental results show significant improvements in both, performance and code size, compared to a state-of-the-art clustering algorithm.
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