Memory allocation for low-power real-time embedded microcontroller: a case study

Zhishen Zhang, Yuwen Shen, Binqi Sun, Tomasz Kloda, Marco Caccamo

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandKonferenzbeitragBegutachtung

1 Zitat (Scopus)

Abstract

Memory allocation of instructions and data can affect the program execution speed. This paper tests various memory-intensive benchmarks under different memory allocations on a Cortex-M4-based microcontroller and solves the allocation problem using integer linear programming.

OriginalspracheEnglisch
Titel2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2022
Herausgeber (Verlag)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ISBN (elektronisch)9781665499965
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2022
Veranstaltung27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2022 - Stuttgart, Deutschland
Dauer: 6 Sept. 20229 Sept. 2022

Publikationsreihe

NameIEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA
Band2022-September
ISSN (Print)1946-0740
ISSN (elektronisch)1946-0759

Konferenz

Konferenz27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA 2022
Land/GebietDeutschland
OrtStuttgart
Zeitraum6/09/229/09/22

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Memory allocation for low-power real-time embedded microcontroller: a case study“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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