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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Novel Discrete Hopfield Neural Network Approach for Hardware-Software Partitioning of RTOS in the SoC

verfasst von : Bing Guo, Yan Shen, Yue Huang, Zhishu Li

Erschienen in: Emerging Directions in Embedded and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The hardware-software automated partitioning of a RTOS in the SoC (SoC-RTOS partitioning) is a crucial step in the hardware-software co-design of SoC. First, a new model for SoC-RTOS partitioning is introduced in this paper, which can help in understanding the essence of the SoC-RTOS partitioning. Second, a discrete Hopfield neural network approach for implementing the SoC-RTOS partitioning is proposed, where a novel energy function, operating equation and coefficients of the neural network are redefined. Third, simulations are carried out with comparisons to the genetic algorithm and ant algorithm in the performance and search time used. Experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.

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Metadaten
Titel
A Novel Discrete Hopfield Neural Network Approach for Hardware-Software Partitioning of RTOS in the SoC
verfasst von
Bing Guo
Yan Shen
Yue Huang
Zhishu Li
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11807964_89

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