CRII: CSR: NeuroMC---Parallel Online Scheduling of Mixed-Criticality Real-Time Systems via Neural Networks
CRII:CSR:NeuroMC---通过神经网络实现混合关键实时系统的并行在线调度
基本信息
- 批准号:1755965
- 负责人:
- 金额:$ 17.49万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-07-01 至 2018-10-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
With progression of technology, as the transistors become smaller, more of them can be integrated into a semiconductor chip; this in turn enables integration of many processor "cores" into one chip. Emerging chips integrate different types of processor cores, which are specialized for various functions including graphics processing and pattern recognition. Availability of many cores creates a task scheduling problem for a software program, namely which portions of the software should execute on what type of core. Given that the capabilities of the cores are not equal, a task may take different amounts of time to finish depending on which core it was assigned to. In a real-time system, while mapping tasks to cores, deadlines should be met, which may not always be possible. Further, the consequences of missing a deadline are not the same for all tasks. Some are more forgiving than others. Consequently, tasks can be classified broadly based on their criticality. This research will investigate an efficient scheduler for mixed-criticality real-time systems. In a resource constrained system, consequences of failure to meet a deadline may range from catastrophic to Minor. Consequently, there are varying penalties associated with missing deadlines. The investigator plans to address the scheduling problem of mixed-criticality real-time systems. This scheduling problem is NP-hard; the proposed approach involves an artificial neural network (NN)-based scheduler. The investigator will experiment with parallel NNs for faster convergence, and develop a prototype system to evaluate the efficiency and scalability of this solution. The project is expected to lead to the ability to make near-optimal decisions in real time. This project serves as the initial step of a larger effort in bringing the parallel computation and neural networks together. Broad economic and societal impacts of this project include integration of research and education, as it will involve development of a new course offering and redesign of an existing course on real-time and cyber-physical systems. The project will involve undergraduate students in programming graphics processing units and will seek to support multiple female students to broaden participation. Research results, educational material, software, and experimental data will be disseminated on the project website.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
随着技术的进步,晶体管变得越来越小,越来越多的晶体管可以集成到半导体芯片中;这反过来又使许多处理器“核心”集成到一个芯片中。新兴芯片集成了不同类型的处理器核心,专门用于各种功能,包括图形处理和模式识别。多核的可用性给软件程序带来了任务调度问题,即软件的哪些部分应该在什么类型的核上执行。考虑到核心的能力是不相等的,一个任务可能需要不同的时间来完成,这取决于它被分配到哪个核心。在实时系统中,当将任务映射到核心时,应该满足最后期限,这可能并不总是可能的。此外,错过最后期限的后果对所有任务来说都是不一样的。有些人比其他人更宽容。因此,任务可以根据其重要性进行广泛的分类。本研究将探讨混合临界实时系统的高效调度器。在资源受限的系统中,未能在截止日期前完成任务的后果可能从灾难性到轻微不等。因此,错过最后期限会受到不同的惩罚。研究者计划解决混合临界实时系统的调度问题。这个调度问题是np困难的;该方法涉及到一个基于人工神经网络(NN)的调度程序。研究人员将用并行神经网络进行实验,以加快收敛速度,并开发一个原型系统来评估该解决方案的效率和可扩展性。该项目有望实现实时做出近乎最佳决策的能力。这个项目是将并行计算和神经网络结合在一起的更大努力的第一步。该项目的广泛经济和社会影响包括研究和教育的整合,因为它将涉及开发新的课程,并重新设计现有的实时和网络物理系统课程。该项目将让本科生参与图形处理单元的编程,并将寻求支持多名女学生扩大参与。研究成果、教材、软件和实验数据将在项目网站上发布。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Zhishan Guo其他文献
Multi-Accelerator Neural Network Inference via TensorRT in Heterogeneous Embedded Systems
异构嵌入式系统中通过 TensorRT 进行多加速器神经网络推理
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Yuxiao Zhou;Zhishan Guo;Zheng Dong;Kecheng Yang - 通讯作者:
Kecheng Yang
Work-in-Progress: A Deep Learning Strategy for I/O Scheduling in Storage Systems
正在进行中的工作:存储系统中 I/O 调度的深度学习策略
- DOI:
10.1109/rtss46320.2019.00066 - 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Ashkan Farhangi;Jiang Bian;Jun Wang;Zhishan Guo - 通讯作者:
Zhishan Guo
Non-Preemptive Scheduling of Periodic Mixed-Criticality Real-Time Systems
周期性混合临界实时系统的非抢占式调度
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
J. Singh;L. Santinelli;F. Reghenzani;Konstantinos Bletsas;Zhishan Guo - 通讯作者:
Zhishan Guo
Work-in-Progress: RWS - A Roulette Wheel Scheduler for Preventing Execution Pattern Leakage
正在进行中的工作:RWS - 用于防止执行模式泄漏的轮盘赌轮调度程序
- DOI:
10.1109/rtas.2018.00016 - 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Y. Zhang;Lingxiang Wang;Wei Jiang;Zhishan Guo - 通讯作者:
Zhishan Guo
When machine learning and neural networks marry real-time scheduling
- DOI:
10.1007/s11241-025-09451-x - 发表时间:
2025-07-07 - 期刊:
- 影响因子:1.300
- 作者:
Zhishan Guo - 通讯作者:
Zhishan Guo
Zhishan Guo的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Zhishan Guo', 18)}}的其他基金
Collaborative Research: An Integrated, Proactive, and Ubiquitous Prosthetic Care Robot for People with Lower Limb Amputation: Sensing, Device Designing, and Control
合作研究:针对下肢截肢患者的集成、主动、无处不在的假肢护理机器人:传感、设备设计和控制
- 批准号:
2246672 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
CRII: CSR: NeuroMC---Parallel Online Scheduling of Mixed-Criticality Real-Time Systems via Neural Networks
CRII:CSR:NeuroMC---通过神经网络实现混合关键实时系统的并行在线调度
- 批准号:
1850851 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
基于经筋理论的筋针与整脊联合疗法治疗 CSR疼痛的临床应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
RAC2(G15D)突变参与B细胞 Ig-CSR过程的分子机制研究
- 批准号:2025JJ80630
- 批准年份:2025
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于CRISPR/CasRx调控CSR1基因表达预防氨基糖甙类耳毒性聋研究
- 批准号:2024Y9183
- 批准年份:2024
- 资助金额:25.0 万元
- 项目类别:省市级项目
基于Piezo机械敏感通道探讨奉伸松调法调控颈肌细胞自噬与DRG痛觉感受神经元可塑性治疗CSR的作用机制
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
准社会互动视角下CSR数字化沟通对品牌绩效的差异化影响、机制与管理对策
- 批准号:72362008
- 批准年份:2023
- 资助金额:28 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
善行得善果?后疫情时代嵌入式和边缘式CSR对员工幸福感的跨层影响研究
- 批准号:72102183
- 批准年份:2021
- 资助金额:24.00 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
善行得善果?后疫情时代嵌入式和边缘式CSR对员工幸福感的跨层影响研究
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:
基于脊髓突触可塑性探讨“调气”电针远端腧穴干预CSR模型大鼠的中枢镇痛效应及机制研究
- 批准号:82160934
- 批准年份:2021
- 资助金额:34 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
利用输运模型和机器学习方法研究CSR能区的低温高密核物质
- 批准号:U2032145
- 批准年份:2020
- 资助金额:50.0 万元
- 项目类别:联合基金项目
基于兰州HIRFL-CSR装置对轻原子核的团簇结构及晕结构的理论研究
- 批准号:U2032137
- 批准年份:2020
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:联合基金项目
相似海外基金
CSR: Small: Leveraging Physical Side-Channels for Good
CSR:小:利用物理侧通道做好事
- 批准号:
2312089 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
CSR: Small: Multi-FPGA System for Real-time Fraud Detection with Large-scale Dynamic Graphs
CSR:小型:利用大规模动态图进行实时欺诈检测的多 FPGA 系统
- 批准号:
2317251 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
CRII: CSR: From Bloom Filters to Noise Reduction Streaming Algorithms
CRII:CSR:从布隆过滤器到降噪流算法
- 批准号:
2348457 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
Bridging Economic Demands with Social Responsibility: A Deep Dive into SMFDI's Production-Driven CSR Initiatives
连接经济需求与社会责任:深入探讨 SMFDI 的生产驱动型企业社会责任计划
- 批准号:
24K20993 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
CRII: CSR: Towards an Edge-enabled Software-Defined Vehicle Framework for Dynamic Over-the-Air Updates
CRII:CSR:迈向支持边缘的软件定义车辆框架,用于动态无线更新
- 批准号:
2348151 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
サステナブルなCSRとブランド価値:真正性・整合性・一体感に着目した国際比較研究
可持续企业社会责任与品牌价值:关注真实性、完整性和团结感的国际比较研究
- 批准号:
24K05139 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
CSR, premiums and cross-border M&A
企业社会责任、保费和跨境M
- 批准号:
24K00283 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
CRII: CSR: Adaptive Federated Continuous Learning on Heterogeneous Edge Devices with Unlabeled Data
CRII:CSR:具有未标记数据的异构边缘设备的自适应联合连续学习
- 批准号:
2348279 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
CRII: CSR: Enabling On-Device Continual Learning through Enhancing Efficiency of Computing, Memory, and Data
CRII:CSR:通过提高计算、内存和数据的效率实现设备上的持续学习
- 批准号:
2348376 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant
CSR: Small: Latency-controlled Reduction of Data Center Expenses for Handling Bursty ML Inference Requests
CSR:小:通过延迟控制减少数据中心处理突发 ML 推理请求的费用
- 批准号:
2336886 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 17.49万 - 项目类别:
Standard Grant