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Un Algoritmo Genético Multi-Objetivo para la Optimización de Memoria Dinámica en Sistemas Empotrados

Los sistemas empotrados comerciales han aumentado sus capacidades hasta el punto de que, en la actualidad, pueden implementar nuevas aplicaciones multimedia que hasta hace pocos años estaban reservadas a potentes equipos de sobremesa. Estas aplicaciones tienen en común la necesidad de un complejo e intensivo uso de la memoria. Por ello la optimización de la memoria dinámica es un requerimiento básico al portar estas aplicaciones. Dentro de ella el ajuste de las estructuras dinámicas de datos (EDDs) es una de las partes más importantes a la hora de utilizar un sistema empotrado. En este artículo se presenta un método automático de optimización de EDDs de aplicaciones multimedia orientadas a objetos. En concreto se presenta una implementación de un algoritmo genético multi-objetivo basado en vectores (VEGA), en el que dada una aplicación para un sistema empotrado a optimizar, devuelva las mejores EDDs para las variables dinámicas de la misma. Para ello, nos hemos basado en los resultados obtenidos en los perfiles de ejecución de aplicaciones reales y de resultados teóricos sobre las implementaciones de dichas estructuras de datos. Con esta información se pueden obtener optimizaciones de las implementaciones de las variables usando EDDs orientadas a la reducción de energía, a la reducción en el consumo de memoria y al incremento del rendimiento. Los resultados obtenidos sobre aplicaciones reales muestran que se pueden obtener implementaciones óptimas de manera automática en sólo unos minutos, mientras que las aplicaciones hasta ahora presentadas necesitaban días para obtener una posible implementación.

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