General purpose computing applications have not yet been thoroughly explored in procedure level speculation, especially in the light-weighted profiling way. This paper proposes a light-weighted profiling mechanism to analyze speculative parallelism characterization in several classic general purpose computing applications from SPEC CPU2000 benchmark. By comparing the key performance factors in loop and procedure-level speculation, it includes new findings on the behaviors of loop and procedure-level parallelism under these applications. The experimental results are as follows. The best gzip application can only achieve a 2.4X speedup in loop level speculation, while the best mcf application can achieve almost 3.5X speedup in procedure level. It proves that our light-weighted profiling method is also effective. It is found that between the loop-level and procedure-level TLS, the latter is better on several cases, which is against the conventional perception. It is especially shown in the applications where their 'hot' procedure body is concluded as 'hot' loops.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.923-926
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2007
유비쿼터스 환경에서 소형, 저전력의 임베디드 시스템은 저가로 구성되는 시스템이라는 특성으로 인해 넓고 다양한 지역에 분포될 수 있고 분포 시킬 시스템의 개수와 설치 방법등에 있어 큰 유연성을 가지고 있어 그 활용에 있어 매우 큰 잠재적인 요소를 보유하고 있다. 이러한 시스템에 채용되는 마이크로컨트롤러는 매우 제한된 메모리 용량과 낮은 클럭속도, 낮은 레벨의 연산 성능을 가지는게 일반적이다. 본 논문에서의 마이크로 컨트롤러를 위한 영상 촬영 및 압축 시스템은 이러한 소형의 마이크로 컨트롤러를 사용한 소형의 저전력 임베디드 시스템에서 사용하기 위한 목적의 영상 촬영 및 압축을 위한 시스템이다. 본 시스템은 영상을 촬영하고 촬영된 영상을 JPEG로 압축하며 이를 내부 메모리에 보관함으로써 저사양의 마이크로컨트롤러를 가지는 시스템과 낮은 데이터 전송률을 가지는 통신 환경에서도 이미지 기반의 서비스를 제공할 수 있는 환경을 제공하면서 동시에 매우 소형의 시스템으로 배터리 동작 기반의 저전력 시스템을 위한 설계로 유비쿼터스 환경의 구성에 매우 유용한 기능을 제공한다.
Bii, Joash Kiprotich;Rimiru, Richard;Mwangi, Ronald Waweru
ETRI Journal
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v.42
no.6
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pp.886-898
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2020
Unusual data patterns or outliers can be generated because of human errors, incorrect measurements, or malicious activities. Detecting outliers is a difficult task that requires complex ensembles. An ideal outlier detection ensemble should consider the strengths of individual base detectors while carefully combining their outputs to create a strong overall ensemble and achieve unbiased accuracy with minimal variance. Selecting and combining the outputs of dissimilar base learners is a challenging task. This paper proposes a model that utilizes heterogeneous base learners. It adaptively boosts the outcomes of preceding learners in the first phase by assigning weights and identifying high-performing learners based on their local domains, and then carefully fuses their outcomes in the second phase to improve overall accuracy. Experimental results from 10 benchmark datasets are used to train and test the proposed model. To investigate its accuracy in terms of separating outliers from inliers, the proposed model is tested and evaluated using accuracy metrics. The analyzed data are presented as crosstabs and percentages, followed by a descriptive method for synthesis and interpretation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1153-1170
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2012
Multimedia computing has attracted considerable attention with the rapid growth in the development and application of multimedia technology. Current studies have attempted to support the increasing resource consumption and computational overhead caused by multimedia computing. In this paper, we propose $MediaCloud$, a new multimedia computing paradigm that integrates the concept of cloud computing in handling multimedia applications and services effectively and efficiently. $MediaCloud$ faces the following key challenges: heterogeneity, scalability, and multimedia Quality of Service (QoS) provisioning. To address the challenges above, first, a layered architecture of $MediaCloud$, which can provide scalable multimedia services, is presented. Then, $MediaCloud$ technologies by which users can access multimedia services from different terminals anytime and anywhere with QoS provisioning are introduced. Finally, $MediaCloud$ implementation and applications are presented, and media retrieval and delivery are adopted as case studies to demonstrate the feasibility of the proposed $MediaCloud$ design.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.5
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pp.1238-1259
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2024
Previous studies on joint optimization of computation offloading and service caching policies in Mobile Edge Computing (MEC) have often neglected the impact of dependency-aware subtasks, edge server resource constraints, and multiple users on policy formulation. To remedy this deficiency, this paper proposes a many-objective joint optimization dependency-aware task offloading and service caching model (MaJDTOSC). MaJDTOSC considers the impact of dependencies between subtasks on the joint optimization problem of task offloading and service caching in multi-user, resource-constrained MEC scenarios, and takes the task completion time, energy consumption, subtask hit rate, load variability, and storage resource utilization as optimization objectives. Meanwhile, in order to better solve MaJDTOSC, a many-objective evolutionary algorithm TSMSNSGAIII based on a three-stage mating selection strategy is proposed. Simulation results show that TSMSNSGAIII exhibits an excellent and stable performance in solving MaJDTOSC with different number of users setting and can converge faster. Therefore, it is believed that TSMSNSGAIII can provide appropriate sub-task offloading and service caching strategies in multi-user and resource-constrained MEC scenarios, which can greatly improve the system offloading efficiency and enhance the user experience.
Shojafar, Mohammad;Pooranian, Zahra;Abawajy, Jemal H.;Meybodi, Mohammad Reza
Journal of Computing Science and Engineering
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v.7
no.1
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pp.44-52
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2013
This paper addresses the problem of resource scheduling in a grid computing environment. One of the main goals of grid computing is to share system resources among geographically dispersed users, and schedule resource requests in an efficient manner. Grid computing resources are distributed, heterogeneous, dynamic, and autonomous, which makes resource scheduling a complex problem. This paper proposes a new approach to resource scheduling in grid computing environments, the hierarchical stochastic Petri net (HSPN). The HSPN optimizes grid resource sharing, by categorizing resource requests in three layers, where each layer has special functions for receiving subtasks from, and delivering data to, the layer above or below. We compare the HSPN performance with the Min-min and Max-min resource scheduling algorithms. Our results show that the HSPN performs better than Max-min, but slightly underperforms Min-min.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.1998-2014
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2016
In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.
The purposes of the study were to investigate the participation of artists in paper circuit computing learning and to conduct an in-depth study on the formation and development of practical knowledge. To do this, we selected as research participants six artists who participated in the learning program of an art museum, and used various methods such as pre-open questionnaires, participation observation, and individual interviews to collect data. The collected data were analyzed based on community of practice theory. Results showed that the artists participated in the learning based on a desire to use new technology or find a new work production method for interacting with their audiences. In addition, the artists actively formed practical knowledge in the curriculum and tried to apply paper circuit computing to their works. To continuously develop the research, participants formed a study group or set up a practical goal through planned exhibitions. The results of this study can provide implications for practical approaches to, and utilization of, paper circuit computing.
This paper reviews literature from history, media studies, and anthropology to provide an expansive spatio-temporal framework that examines the epistemic and material aspects of computing technologies in the Anthropocene. Reconceptualizing computing as planetary technology has become imperative in the Anthropocene, in which digital sensors, devices, and infrastructures are increasingly mediating human activities to understand, utilize, and consume the Earth. Drawing upon the previous works that have examined the social, political, and cultural elements of information and communication technology (ICT), we provide three perspectives to reconsider the relationship between computing technology and the planet. Computing technologies are increasingly being adopted to measure the anthropogenic impacts on the plant, while these technologies themselves also take part in leaving deep social and material traces upon the Earth's surface. In this sense, we argue that the Anthropocene and computing technologies are co-constructive. Such a renewed perspective on computing and the Anthropocene, we hope, would bring new scalar imaginations to future studies on ICT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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