Early WCET Prediction using Machine Learning - Groupe de Recherche en Architecture et Compilation pour les systèmes embarqués Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Early WCET Prediction using Machine Learning

Résumé

For delivering a precise Worst Case Execution Time (WCET), the WCET static analysers need the executable program and the target architecture. However, a prediction (even coarse) of the future WCET would be helpful at design stages where only the source code is available. We investigate the possibility of creating predictors of the WCET based on the C source code using machine-learning (work in progress). If successful, our proposal would offer to the designer precious information on the WCET of a piece of code at the early stages of the development process.
Fichier principal
Vignette du fichier
OASIcs-WCET-2017-5.pdf (434.96 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03116285 , version 1 (22-01-2021)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

Citer

Armelle Bonenfant, Denis Claraz, Marianne de Michiel, Pascal Sotin. Early WCET Prediction using Machine Learning. 17th International Workshop on Worst-Case Execution Time Analysis (WCET 2017), Jun 2017, Dubrovnik, Croatia. pp.5:1 - 5:9, ⟨10.4230/OASIcs.WCET.2017.5⟩. ⟨hal-03116285⟩
123 Consultations
64 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More