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Optimizing Data Distribution for Loops on Embedded Multicore with Scratch-Pad Memory

机译：使用刮板存储器优化嵌入式多核循环的数据分布

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—Software-controlled Scratch-Pad Memory (SPM) is a desirable candidate for on-chip memory units in embedded multi-core systems due to its advantages of small die area and low power consumption. In particular, data placement on SPMs can be explicitly controlled by software. Therefore, the technique of data distribution on SPMs for multi-core system becomes critical in exploiting the advantages of SPM. Previous research efforts on data allocation did not consider the placement of array data accessed in loops. Loops are the most time-consuming and energy-consuming part for most of the computationintensive applications. In this paper, we propose a highperformance, low-overhead data distribution technique, the Iterational Optimal Loop Data Distribution Algorithm based on dynamic programming. It optimizes data allocation of both scalar and array data for embedded multi-core systems with SPMs. The experimental results show that the IOLDD algorithm reduces the energy consumption by 30.12% and 14.52% on average compared with random data distribution and greedy stretagy, respectively. It also reduces the memory access time by 18.45% and 18.38% on average compared with the random distribution strategy and the greedy strategy, respectively.
机译：-SoftWare控制的刮板存储器（SPM）是由于其小模面积和低功耗的优点，嵌入式多核系统中的片上存储单元的理想候选者。特别地，可以通过软件明确控制SPM上的数据放置。因此，对于利用SPM的优点，多核系统SPM的数据分布技术在利用SPM的优点方面变得至关重要。以前关于数据分配的研究工作不考虑在循环中访问的阵列数据的位置。循环是大多数计算难度应用的最耗时和耗能的部分。在本文中，我们提出了一种高度成功，低开销数据分配技术，基于动态编程的迭代最优环路数据分布算法。它优化了使用SPM的嵌入式多核系统的标量和阵列数据的数据分配。实验结果表明，与随机数据分布和贪婪的Stretagy，IOLDD算法分别将能耗降低30.12％和14.52％。与随机分布策略和贪婪战略分别相比，它还将内存访问时间减少18.45％和18.38％。

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