SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-165847"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:kth-165847" > A Predictable and C...

A Predictable and Command- Level Priority-Based DRAM Controller for Mixed-Criticality Systems

Kim, Hokeun (författare)
University of California, Berkeley
Broman, David, 1977- (författare)
KTH,Programvaruteknik och Datorsystem, SCS,University of California, Berkeley,Time-Aware Systems Lab
Lee, Edward A, (författare)
University of California, Berkeley
visa fler...
Zimmer, Michael (författare)
University of California, Berkeley
Shrivastava, Aviral (författare)
Arizona State University
Oh, Junkwang (författare)
University of California, Berkeley
visa färre...
 (creator_code:org_t)
IEEE Press, 2015
2015
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 21th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS). - : IEEE Press. - 9781479986033 ; , s. 317-326
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Mixed-criticality systems have tasks with different criticality levels running on the same hardware platform. Today's DRAM controllers cannot adequately satisfy the often conflicting requirements of tightly bounded worst-case latency for critical tasks and high performance for non-critical real-time tasks. We propose a DRAM memory controller that meets these requirements by using bank-aware address mapping and DRAM command-level priority-based scheduling with preemption. Many standard DRAM controllers can be extended with our approach, incurring no performance penalty when critical tasks are not generating DRAM requests. Our approach is evaluated by replaying memory traces obtained from executing benchmarks on an ARM ISA-based processor with caches, which is simulated on the gem5 architecture simulator. We compare our approach against previous TDM-based approaches, showing that our proposed memory controller achieves dramatically higher performance for non-critical tasks, without any significant impact on the worstcase latency of critical tasks.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Computer Science
Datalogi

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy