核心概念
カスタム動的メモリマネージャを自動生成し、性能とメモリ使用量を最適化する方法
要約
近年の消費者デバイスは高いリソース利用率を示すマルチメディアアプリケーションを実行する必要があります。このようなアプリケーションの効率的な実行には、動的メモリサブシステムの最適化が必要です。本論文では、Grammatical Evolutionを使用してターゲットアプリケーションのパフォーマンスとメモリ使用量を最適化するカスタム動的メモリマネージャを自動生成する新しい方法論が提案されています。提案手法は、一般的な動的メモリマネージャよりも重要な改善(平均でパフォーマンスが62.55%、メモリ使用量が30.62%向上)を達成します。
統計
ターゲットアプリケーションにおけるブロックサイズ:2〜9696バイト
ターゲットアプリケーションにおけるブロックサイズ数:2013種類
ターゲットアプリケーションにおけるブロックサイズ範囲:4〜7832240バイト(7.47 MB)
GEA DMM内部アロケーター数:4つ
引用
"Our methodology achieves important improvements (62.55% and 30.62% better on average in performance and memory usage, respectively) when its results are compared to five different general-purpose dynamic memory managers."