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Les systèmes de calcul des processeurs de puce (CMP) sont généralement utilisés pour faciliter de nombreuses applications spécifiques, y compris le traitement d'images médicales, la vision par ordinateur et l'aérospatiale. Dans ces applications intensives en calcul, les boucles imbriquées constituent la section la plus significative du coût de calcul et affectent considérablement les performances du système en termes de latence en raison des accès fréquents à la mémoire. Afin d'améliorer le parallélisme d'une boucle imbriquée, un travail crucial consiste à mapper stratégiquement les boucles itératives aux processeurs afin que nous puissions exploiter un bon parallélisme de ces boucles et réduire la latence d'exécution de l'ensemble de l'application. L'une des méthodes les plus largement utilisées pour effectuer ce mapping itération - processeur est le pipelining, qui permet à chaque processeur de réaliser les opérations pour l'itération qui lui est assignée.
Chen et al. (Mon,) ont étudié cette question.
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