異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法的開(kāi)題報(bào)告_第1頁(yè)
異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法的開(kāi)題報(bào)告_第2頁(yè)
異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法的開(kāi)題報(bào)告_第3頁(yè)
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異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法的開(kāi)題報(bào)告題目:異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法背景介紹:隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)在現(xiàn)代社會(huì)中扮演著越來(lái)越重要的角色。該類系統(tǒng)具有異構(gòu)性,即由不同類型的計(jì)算節(jié)點(diǎn)(如CPU、GPU、FPGA等)組成,并且需要滿足嚴(yán)格的實(shí)時(shí)性要求,這就對(duì)系統(tǒng)的性能提出了極高的要求。因此,如何提高系統(tǒng)的性能成為了一個(gè)非常重要的問(wèn)題。同時(shí),動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的復(fù)雜性不斷增加,往往包含著許多不同的方面(aspect),如實(shí)時(shí)性、功耗、穩(wěn)定性等。因此,需要一種面向方面(aspect-oriented)的方法來(lái)分析系統(tǒng)性能,以便更好地理解和解決系統(tǒng)性能瓶頸問(wèn)題。研究目標(biāo):本文將研究一種異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法,以解決該類系統(tǒng)中的性能問(wèn)題。具體目標(biāo)如下:1.提出一種異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的面向方面性能分析方法,包括對(duì)系統(tǒng)的不同方面進(jìn)行建模和分析;2.實(shí)現(xiàn)該方法,并基于真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn);3.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,探討該方法的優(yōu)劣和應(yīng)用前景。研究?jī)?nèi)容:本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下方面:1.對(duì)異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)進(jìn)行建模和分析,包括對(duì)其不同方面(實(shí)時(shí)性、功耗、穩(wěn)定性等)的建模和分析;2.提出一種面向方面的性能分析方法,同時(shí)考慮不同方面之間的相互影響;3.實(shí)現(xiàn)該方法,并基于真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),統(tǒng)計(jì)性能指標(biāo)(如延遲、吞吐量、功耗等),并與其他方法進(jìn)行對(duì)比;4.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,探討該方法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)劣和改進(jìn)方向。研究方法:本文將采用實(shí)證研究法,通過(guò)建立實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),收集并分析系統(tǒng)的性能數(shù)據(jù)。同時(shí),將結(jié)合相關(guān)理論和現(xiàn)有的研究成果,提出面向方面的性能分析方法,并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。進(jìn)度計(jì)劃:本文的進(jìn)度計(jì)劃如下:1.研究異構(gòu)的動(dòng)態(tài)分布式實(shí)時(shí)系統(tǒng)的相關(guān)理論和技術(shù),收集并整理現(xiàn)有的研究成果(1-2周);2.開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)集(2-4周);3.提出面向方面的性能分析方法,并進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證(4-8周);4.進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果(8-10周);5.撰寫(xiě)論文并進(jìn)行初稿提交(10-12周)。參考文獻(xiàn):1.Liang,S.,Li,J.,&Li,Y.(2018).Anenergy-awaredataprocessingapproachfordynamicreal-timesystemsonheterogeneousmulticorearchitectures.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,14(6),2591-2600.2.Sharma,M.,Das,G.,&Majhi,B.(2019).Performanceanalysisofdynamicdistributedreal-timesystemsusingqueuingtheory.FutureGenerationComputerSystems,94,112-125.3.Liao,W.K.,&Wei,E.P.(2019).Heterogeneouscomputing-basedenergy-efficientparallelimageprocessing:acasestudyofobjectdetectiononARMandFPGAplatforms.MultimediaToolsandApplications,78(10),12815-12835.4.Han,Y.,Li,R.,&Zang,B.(2019).Proactivefeedbackschedulingfordynamicdistributedreal-timesystemswithuncertainnetworkdelays.JournalofSystemsandSoftware,157,110399.5.Xu,Y.,Li,F.,&Zhang,G.(2017).Aspect-awareperformanceanalysis

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