Offline Data Profiling Techniques to Enhance Memory Compression in Embedded Systems

机译：离线数据分析技术可增强嵌入式系统中的内存压缩

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This paper describes how profile-driven data compression, a very effective approach to reduce memory and bus traffic in single-task embedded systems, can be extended to the case of systems offering multi-function services. Application-specific profiling is replaced by static data characterization, which allows to cover a larger spectrum of the system's input space; characterization is performed by either averaging several profiling runs over different application mixes, or by resorting to statistical techniques. Results concerning memory traffic show reductions ranging from 10% to 22%, depending on the adopted data characterization technique.

机译：本文介绍了如何将配置文件驱动的数据压缩（一种在单任务嵌入式系统中减少内存和总线流量的非常有效的方法）扩展到提供多功能服务的系统的情况。特定于应用程序的性能分析已由静态数据表征代替，从而可以覆盖更大范围的系统输入空间；通过对不同应用程序混合中的多个性能分析结果取平均值，或通过使用统计技术来执行特性描述。有关内存流量的结果显示减少幅度为10％到22％，具体取决于所采用的数据表征技术。

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来源
《12th International Workshop on Integrated Circuit Design: Power and Timing Modeling, Optimization and Simulation PATMOS 2002, Sep 11-13, 2002, Seville, Spain》|2002年|p.314-322|共9页
会议地点 Seville(ES);Seville(ES)
作者
Luca Benini; Alberto Macii; Enrico Macii;
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作者单位

Universita di Bologna, DEIS, Bologna, ITALY 40136;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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