Test vektörü kullanan gerçek zamanlı kıyaslama uygulama takımı
Real time benchmark suite using test vector
- Tez No: 557697
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL HARUN ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Gelişen teknoloji ile beraber günlük hayatımızdaki ve endüstrideki donanım cihazlarının kontrol edilmesini ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu problemin giderilmesi amacıyla işletim sistemleri adı verilen yazılımlar piyasaya sürülmüştür. Elektronik cihazlardaki hızlı gelişim ve küçülme daha küçük boyutlu cihazların üretilmesini ve kullanmasını sağlamıştır. Bundan dolayı ortaya çıkan küçük boyutlu cihazları yönetmek adına işletim sistemleri yetersiz kalmıştır. Küçük ölçekli cihazlarda veya zamanın kritik olduğu sistemlerde dış ortama cevap verebilen sistemleri yönetecek işletim sistemleri yazılmıştır. Bu problemi üstesinden gelmek için gömülü sistemlerde çalışmak üzere gerçek zamanlı işletim sistemleri tasarlanmıştır. Böylece sistemin kullanıcıya ve dış ortama cevap üretmek için oluşacak olan kritik zamanlı görevler yerine getirilebilmiştir. Bu çalışmada gerçek zamanlı bir işletim sistemi olan RTEMS ile genel amaçlı bir işletim sistemi olan Xubuntu arasında ölçüm tabanlı en kötü yürütme süresini bulmaya yardımcı olacak bir kıyaslama takımı oluşturuldu. Test Vektörü alan kıyaslama uygulama takımı (MBBench)'nin en önemli özelliği farklı girdi değerlerine göre aynı programların farklı platformlar için çalışma sonuçları karşılaştırabilecektir. MBBench bilgisayar bilimindeki iyi bilinen algoritmalardan seçilerek oluşturulmuş bir kıyaslama takımıdır. MBBench hem RTEMS hem de Xubuntu üzerinde çalıştırabilecek şekilde tasarlanmıştır. Kıyaslama takımının her iki platform için yazılan uygulamaları C dili ile kodlamıştır. Yapılan çalışma ile farklı girdi değerlerine göre farklı sonuçlar üretebilen bir kıyaslama takımı olan MBBench elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the developing technology, the need to control the hardware devices in our daily life and industry has emerged. In order to solve this problem, the so-called operating systems were launched. The rapid development and downsizing of electronic devices has led to the production and use of smaller devices. Therefore, operating systems have been insufficient to manage the resulting small devices. Operating systems have been written to manage systems that can respond to the external environment in small-scale devices or in systems where time is critical. To overcome this problem, real-time operating systems are designed to work on embedded systems. Thus, critical time tasks that will occur in order to produce response to the user and the external environment of the system have been fulfilled. In this study, a benchmark suite was created to help find to worst measurement-based execution time between the real-time operating system RTEMS and the general-purpose operating system Xubuntu. The most important feature of real time benchmark suite using test vector (MBBench) is that it will be able to compare the results of the same programs to different platforms based on different input values. MBBench is a benchmark suite that has been selected from well-known algorithms in computer science. MBBench is designed to run on both RTEMS and Xubuntu. The applications of the benchmarking team for both platforms were coded in C language. In this study, MBBench, a benchmark which can produce different results according to different input values, was obtained.
Benzer Tezler
- Geleneksel ve derin öğrenme tabanlı nesne takip yöntemlerinin performans değerlendirmesi
Evaluating object tracking performance of conventional and deep learning based methods
HÜSEYİN ÜZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAZIM HANBAY
- Human activity recognition using deep learning
Derin öğrenme ile insan aktivitesi tanıma
MURAT YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Fast face detection and recognition on graphics processing units
Grafik işlemciler üzerinde hızlı yüz saptama ve tanıma
SALİH CİHAN TEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK