JP6854727B2 - ヘテロジニアスシステムにおけるアプリケーション性能の近似計算 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照および優先権
本願は、２０１６年７月２２日にインド特許庁に出願された特許出願番号第２０１６２１０２５２１２号の優先権を主張し、当該出願の内容全体を援用する。

技術分野
本願明細書の実施形態は、全般的に、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステムおよび方法に関し、特に、近似計算法を使用して時間的制約を遵守しヘテロジニアスネットワークの複数のタスクの出力の品質を最適化するシステムおよび方法に関する。

モノのインターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ、以下ＩｏＴと表記）はこの１０年間で周知となった。産業界も学界も同じように、ＩｏＴが計画する壮大な構想に賛同し、それに多額の投資をしてきた。とはいえ、産業界では、ＩｏＴの要求するすべての基盤的コンポーネントおよび技術の準備はできている。だが、産業界はまだ、それらを単一の実用的システムへと調整、構成、統合、および設定することができておらず、これが大きな課題として残っている。ＩｏＴアプリケーションは、本質的に分散型であり、多くの場合、いくつかの重大な制約がある。一方では、ＩｏＴスタックの様々な計算要素を利用するアプリケーションのタイムリーな実行に関する制約がある。例として、環境センサを使用して検出されたイベントに基づき作動信号を生成することを必要とするアプリケーションには、リアルタイム制約が至極当然に伴う。他方では、効果的なエネルギー利用も達成困難な課題として残っている。

基礎をなすインフラストラクチャの極端なダイナミズムにより、ＩｏＴのコンテキストにおけるさらなる複雑性がもたらされる。したがって、アプリケーションは、様々なＩｏＴレイヤにおける計算リソースの変動する利用可能性に動的に適合する必要がある。リソースの変動は、このヘテロジニアスインフラストラクチャにおけるアプリケーション実行に関し、興味深い最適化課題をもたらし得る。多くの場合、期待されるアプリケーション性能を満たすとともに品質を保証することと、同時に時間的制約を遵守することとの間にトレードオフがある。これは、関連する期限を守り期待される性能レベルを保証するために、出力の品質の許容し得る限度内でのグレースフルデグラデーションを必要とすることが多い。

以下、実施形態の基本的な理解をもたらすために、本開示のいつくかの実施形態の簡単な概要を提示する。この概要は、実施形態の広範な概観ではない。実施形態の主要／重要な要素を特定することも、実施形態の範囲を詳しく記載することも意図されない。その唯一の目的は、下文に提示されるより詳細な説明の前置きとして、いくつかの実施形態を簡単な形で提示することである。

前述の事項に鑑みて、本願明細書の実施形態は、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステムおよび方法を提供する。

１つの目的において、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステムが提供される。システムは、プロセッサと、プロセッサに通信結合されたメモリであって、プロセッサにより読み取り可能な命令を含む、メモリと、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー中の複数のタスクから１つのタスクを選択するように構成されたタスク考慮モジュールと、選択されたタスクの複数の実現からの１つの実現を考慮するように構成された実現モジュールであって、複数の実現は、選択されたタスクの誤り、および選択されたタスクの複数の実現間の相対的品質を近似する、実現モジュールと、選択されたタスクに関して複数の設定を分析するように構成された設定分析モジュールであって、複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する、設定分析モジュールと、分析された複数の設定のそれぞれに関して実行時間を推定するように構成された判定モジュールと、を備える。さらに判定モジュールは、リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの指定期限を守るために、選択されたタスクのための設定を、複数のタスクそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定する。

もう１つの目的において、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定する方法が提供される。方法は、タスク考慮モジュールを使用して、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー中の複数のタスクから１つのタスクを選択するステップと、実現モジュールを使用して、選択されたタスクの複数の実現からの１つの実現を考慮するステップであって、複数の実現は、選択されたタスクの誤り、および選択されたタスクの複数の実現間の相対的品質を近似する、ステップと、線形ワークフローの選択されたタスクの考慮された実現に基づいて実現インデックスを定義するステップと、設定分析モジュールを使用して、選択されたタスクに関して複数の設定を分析するステップであって、複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する、ステップと、分析される複数の設定それぞれの実行時間を判定モジュールを使用して推定するステップと、リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの指定期限を守るために、選択されたタスクのための設定を、複数のタスクそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定するステップと、を含む。

当然のことながら、タスクの複数の実現の中で、正確性がより高いものは、正確性がより低いものよりも長い実行時間がかかる。

当業者には当然のことながら、本願明細書の任意のブロック図は、本主題の原理を具現化する例示のシステムの概念図を表す。同じく当然のことながら、任意のフローチャート、フロー図、状態遷移図、疑似コード、および同様のものは、様々なプロセスを表現し、当該プロセスは、コンピュータ可読媒体において実質的に表現することができ、従ってコンピューティングデバイスまたはプロセッサによって、当該コンピューティングデバイスまたはプロセッサが明示されるか否かにかかわらず、実行することができる。

本願明細書の実施形態は、図面を参照する以下の詳細な説明からより深く理解されよう。

本開示の実施形態による、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステムを示す。 本開示の実施形態による、火災避難ワークフローの実行時間の比較を示す例の概略図である。 本開示の実施形態による、火災避難ワークフローの実現の品質の比較を示す例の概略図である。 本開示の実施形態による、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定する方法を示す。

添付の図面に示され以下の記載に詳述される非限定的な実施形態を参照して、本願明細書の実施形態ならびにその様々な特徴および有利な詳細を、より深く説明する。本願明細書で用いられる例は、単に、本願明細書の実施形態を実施し得る形の理解を促進すること、およびさらに、本願明細書の実施形態を当業者が実施できるようにすることを意図している。したがって、各例は、本願明細書の実施形態の範囲を限定するものと解釈されてはならない。

図１を参照する。リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステム１００である。システム１００は、プロセッサ１０２、プロセッサ１０２に通信結合されたメモリ１０４、タスク考慮モジュール１０６、実現モジュール１０８、設定分析モジュール１１０、および判定モジュール１１２を備える。システム１００は、プロファイラから様々な測定値を受信し、受信した測定値に基づいて目的関数を最適化しようと試みる。プロファイラは、ワークフロー中の複数のタスクの実行時間を監視し、監視されたこれらの値がシステム１００への入力として使用される。

好適な実施形態では、タスク考慮モジュール１０６は、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー中の複数のタスクからタスクを選択するように構成される。ヘテロジニアスネットワークでは、アプリケーションは複数のタスクからなり、その一部は特定のレイヤに拘束されることもあるが、その他のものは任意のレイヤ上で自由に実行される。複数のタスクの各タスクは、種々のレイヤ上で、種々の実行時間による種々の実現（リアライゼーション）を有する。連続タスクは、別々のレイヤ上で実行されると、プロデューサタスクからコンシューマタスクへのデータの移動を必要とする。最良の実行パフォーマンスを達成するためには、相乗的な実行フレームワークが種々の計算要素の累積能力を生かす必要がある。

好適な実施形態では、実現モジュール１０８は、選択されたタスクの複数の実現からの１つの実現を考慮するように構成され、この複数の実現は、選択されたタスクの誤り、および選択されたタスクの複数の実現間の相対的品質を近似する。実現の品質は、アプリケーションの機能性、および加えて、演算順序が実現される形に固有である。通常、可能な最良の実現は、一定して各タスクの最高品質を有するが、それ以外の実現は、計算に何らかの不正確性の要素を加え、正確な出力から様々な程度の変動をもつ出力を生じさせ得る。

２つの実数に対する浮動小数点加算演算の例において、加算演算の出力は、整数加算演算子により正確な出力を置き換えるその近似バージョンよりも正確であるが、正確性のより低い出力は、正確な出力よりも高速である。ワークフローの２つの関数ｆおよびｇが、次のとおり合成されるとする。

各関数の異なる実現に対する合成の品質順位は、次のように定義することができる。ｆが２つの実現ｆ（１）およびｆ（２）を有し、ｇがｇ（１）およびｇ（２）を有するとする、

つまり、ｆ（１）は、出力の品質に関して、ｆ（２）より厳密であるとする。さらに、次のとおりである。

合成の相対順位は、次のとおり定義できる。

しかしながら、合成

および

の間の順位は、一般的に定義できず、アプリケーション固有でしかない。品質モデルが本質的に加法的であれば、これらは等価であり、つまり、次のとおりである。

さらに、所与の２つの関数において、関数ｆが入力数を整数として加算し、ｇが一定値と入力数とを乗算するとすると、次の合成

において、合成の誤りは、ｆによる変換によりもたらされる誤りに比例する。この場合の合成の概念は加法である。

好適な実施形態において、設定分析モジュール１１０は、選択されたタスクに関して複数の設定を分析するように構成され、複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する。複数の設定の分析は、ワークフローの実行時間に基づく。ワークフローの実行時間は、グラフ中の最長パスのコストとして計算され、タスクのコストが、設定の実行時間と定義される。したがって、設定の選択は、ワークフロー中の複数のタスクの合成の最高順位品質のコストに基づき考慮される。

好適な実施形態において、判定モジュール１１２は、分析される複数の設定のそれぞれに関して実行時間を推定するように構成され、さらに判定モジュールは、リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの指定期限を守るために、選択されたタスクのための設定を、複数のタスクのそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定する。それぞれのアーキテクチャレイヤには、２つの必須コンポーネントがある。システム１００は、プロファイラから受信される様々な測定値に基づき実行時間を最適化しようと試みる。ヘテロジニアスネットワークの実行時間は動的であるから、ワークフローの最適設定は可変である。このダイナミズムに対処するために、システム１００は、ワークフロー中のタスク呼出し点毎に設定を決定する。

一例において、システム１００は、力任せ探索法を適用して、アプリケーションの実行時間を推定し、探索タスクを迅速に処理する。ワークフローが線形であり、パスがｓ→ｄであると考えるとする。アプリケーションは、再帰的ルーチンを実行し、再帰的ステップそれぞれが、各タスク、すなわちｎにおいて探索タスクの最良の設定を求めようと試みる。再帰的ルーチンでは、各ステップにおいて、システムがパスを２つ以上の下位パスに分割する。システム１００は、タスクｎにおける設定の各下位パスの実行時間を推定する。したがって、システム１００は、推定された実行時間および出力の品質に基づいてタスクｎのための最良の設定を選択する。

図２および図３に示されている別の例は、緊急避難支援アプリケーションの火災避難ワークフローの実行時間および品質の比較を示す。緊急避難支援アプリケーションは、建物火災のような緊急事態の間に建物からユーザが安全に脱出するのを助ける。建物は、暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ：ｈｅａｔｉｎｇ，ｖｅｎｔｉｌａｔｉｎｇ ａｎｄ ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）設備を監視するための温度感知機器を備えている。建物のすべての階は、閉回路テレビ（ＣＣＴＶ：ｃｌｏｓｅｄ−ｃｉｒｃｕｉｔ ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）機構を使用したサーベイランスシステムの下にある。火災監視コンポーネントは、これらのセンサからのデータフィードを分析する関連ワークフローである。この例では、このワークフローの中で最も計算集中型のタスクは、位置確認および経路計画である。ワークフローの期限は５秒に設定された。システムは、指定期限内に結果を達成するために、より低い品質の実現を選択する。

図４を参照する。リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定する方法４００である。

好適な実施形態では、ステップ４０１にて、方法４００は、タスク考慮モジュール１０６を使用して、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー中の複数のタスクから１つのタスクを選択する。ヘテロジニアスネットワークでは、アプリケーションは複数のタスクからなり、その一部は特定のレイヤに拘束されることもあるが、その他のものは任意のレイヤ上で自由に実行される。複数のタスクの各タスクは、種々のレイヤ上で、種々の実行時間による種々の実現を有する。連続タスクは、別々のレイヤ上で実行されると、プロデューサタスクからコンシューマタスクへのデータの移動を必要とする。最良の実行パフォーマンスを達成するためには、相乗的な実行フレームワークが種々の計算要素の累積能力を生かす必要がある。

好適な実施形態では、ステップ４０２にて、方法４００は、実現モジュール１０８を使用して、選択されたタスクの複数の実現からの１つの実現を考慮し、この複数の実現は、選択されたタスクの誤り、および選択されたタスクの複数の実現間の相対的品質を近似する。１つの実現の品質は、アプリケーションの機能性、および加えて、演算順序が実現される形に固有である。通常、可能な最良の実現は、一定して各タスクの最高品質を有するが、それ以外の実現は、計算に何らかの不正確性の要素を加え、正確な出力から様々な程度の変動をもつ出力を生じさせ得る。

好適な実施形態では、ステップ４０６にて、方法４００は、考慮されたタスクの実現された１つ以上の演算順序に基づき、実現インデックスを定義している。概して、ワークフローに対して、ｋが、任意のタスクに対し得られる実現の最大数であるとすれば、タスクの第ｉの実現の品質インデックスは、（ｋ−ｉ）として計算される。タスクが４つの実現を有する場合を例に挙げるとする。第１の実現が最良の品質であり、第４の実現は最低の品質のものである。同時に、第１の実現の実行時間は最長であり、第４の実現の実行時間は最短である。品質インデックスは、逆順で割り当てられ、すなわち、第１の考慮は品質インデックス４を、第４の実現は１を割り当てられる。

好適な実施形態では、ステップ４０８にて、方法４００は、設定分析モジュールを使用して、選択されたタスクに関して複数の設定を分析し、複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する。複数の設定の分析は、ワークフローの実行時間に基づく。ワークフローの実行時間は、グラフ中の最長パスのコストとして計算され、タスクのコストは、設定に対する実行時間および現在のネットワーク条件に基づくデータ転送レイテンシとしてのエッジコストと定義される。したがって、設定の選択は、ワークフロー中の複数のタスクの合成の最高順位品質のコストに基づき考慮される。

好適な実施形態では、ステップ４１０にて、方法４００は、判定モジュール１１２を使用して、分析される複数の設定それぞれの実行時間を推定し、この推定プロセスは、再帰的ルーチンに従い、出力の品質を犠牲にして所定の期限内に実行を完了する。それぞれのアーキテクチャレイヤには、２つの必須コンポーネントがある。判定モジュール１１２は、プロファイラから得られる様々な測定値に基づき実行時間を最適化しようと試みる。ヘテロジニアスネットワークの実行時間は動的であるから、ワークフローの最適設定は可変である。このダイナミズムに対処するために、システム１００は、ワークフロー中のタスク呼出し点毎に設定を決定する。

好適な実施形態では、最終ステップ４１２にて、方法４００は、リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの指定期限を守るために、選択されたタスクのための設定を、複数のタスクそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定する。システム１００の判定モジュール１１２は、ワークフローの始端から終端までの実行が、指定期限を守り、かつリアルタイムヘテロジニアスネットワークの複数のタスクそれぞれの出力の可能な最良品質を満たすような形で、複数のタスクそれぞれに対してちょうど１つの実現を選び、それをヘテロジニアスネットワークの適切なレイヤにスケジュールする。最後に、判定モジュール１１２は、選択されたタスクの設定を、複数のタスクそれぞれの最良の出力品質に基づき決定し、なおかつリアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの指定期限を守る。

記載された説明は、当業者が実施形態を構成および使用することができるように本願明細書の主題を記載する。本主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲により定義され、さらに、当業者が想到する他の変更も含み得る。そのような他の変更は、特許請求の範囲の文言と異ならない類似要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言との相違がわずかである等価な要素を含む場合には、特許請求の範囲に記載の範囲内にあるものとする。

リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するシステムおよび方法が提供される。多くの場合、ヘテロジニアスネットワークにおける期待されるアプリケーション性能を満たしつつ、同時に、時間的制約を遵守するために品質のグレースフルデグラデーションを行うことができ得る。各レイヤが複数の計算リソースを備えるマルチレイヤ型アーキテクチャにおいて、特定のレイヤ内でのワークフロー中の各タスクの可能な設定をすべて近似計算および分析することにより、複数のタスクそれぞれの時間最適化を達成することができる。

本願明細書での本開示の実施形態は、ヘテロジニアスネットワークの期待されるアプリケーション性能を満たし、さらに同時に、品質を保証しかつ時間的制約を遵守するという未解決の問題に対処する。

なお、当然のことながら、保護の範囲は、そのようなプログラム、さらにはメッセージを中に有するコンピュータ可読手段にまで及び、当該コンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくはモバイルデバイスまたは任意の適切なプログラマブルデバイス上で実行されると本方法の１つ以上のステップを実装するプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、例えばサーバまたはパーソナルコンピュータまたは同様のもののような任意の種類のコンピュータ、あるいはそれらの任意の組み合わせを含め、プログラム可能な任意の種類のデバイスとすることができる。デバイスはさらに、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などのようなハードウェア手段、あるいは、例えばＡＳＩＣおよびＦＰＧＡまたは少なくとも１つのマイクロプロセッサならびにソフトウェアモジュールが中に所在する少なくとも１つのメモリなど、ハードウェア手段とソフトウェア手段との組み合わせとすることができる各手段をも含み得る。したがって、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段との両方を含むことができる。本願明細書に記載された方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアに実装され得るであろう。デバイスは、ソフトウェア手段をも含んでもよい。あるいは、実施形態は、例えば複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェアデバイス上に実装されてもよい。

本願明細書の実施形態は、ハードウェア要素およびソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアに実装される実施形態は、次に限定はされないが、ファームウェア、常住ソフトウェア、マイクロコードなどを含む。本願明細書に記載された様々なモジュールにより実行される機能は、他のモジュールまたは他の複数モジュールの組み合わせに実装されてもよい。本記載では、コンピュータ使用可能またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、あるいはそれに関連して使用されるプログラムを含むこと、記憶すること、伝達すること、伝播させること、または搬送することができる任意の装置とすることができる。

媒体は、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、もしくは半導体のシステム、（もしくは装置もしくはデバイス）または伝播媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体またはソリッドステートメモリ、磁気テープ、取り外し可能コンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、剛体磁気ディスク、および光ディスクがある。光ディスクの現在の例には、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｋ−ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、コンパクトディスク読み取り／書き込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｋ−ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ）、およびＤＶＤがある。

プログラムコードの記憶および／または実行に適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ要素に直接または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラムコードを実際に実行する間に用いられるローカルメモリ、大容量ストレージ、および、実行中にコードが大容量ストレージから読み出されなければならない回数を減らすために少なくとも一部のプログラムコードの一時的なストレージとなるキャッシュメモリを含むことができる。

入出力（Ｉ／Ｏ：ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）デバイス（限定はされないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含む）は、直接、または介在するＩ／Ｏコントローラを介して、システムに結合されることが可能である。ネットワークアダプタもシステムに結合されて、データ処理システムが、他のデータ処理システムまたはリモートプリンタまたはストレージデバイスに、介在するプライベートまたはパブリックネットワークを介して結合された状態となることを可能にしてもよい。モデム、ケーブルモデム、およびイーサネット（登録商標）カードが、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのごく一部である。

実施形態を実施するための代表的なハードウェア環境には、本願明細書の実施形態に従った情報処理／コンピュータシステムのハードウェア構成が含まれ得る。本願明細書のシステムは、少なくとも１つのプロセッサまたは中央処理ユニット（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）を備える。ＣＰＵは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、および入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタなどの様々なデバイスにシステムバスを介して相互接続される。Ｉ／Ｏアダプタは、ディスクユニットおよびテープドライブなどの周辺デバイス、またはシステムにより読み取り可能な他のプログラムストレージデバイスに接続することができる。システムは、プログラムストレージデバイス上の本発明の命令を読み取り、これらの命令に従って本願明細書の実施形態の手順を実行することができる。

システムは、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、および／またはタッチスクリーンデバイス（図示せず）などの他のユーザインターフェースデバイスをバスに接続してユーザ入力を集合させるユーザインターフェースアダプタをさらに含む。さらに、通信アダプタが、データ処理ネットワークにバスを接続し、ディスプレイアダプタが、例えばモニタ、プリンタ、またはトランスミッタなどの出力デバイスとして具現化され得るディスプレイデバイスにバスを接続する。

先行する記載は、様々な実施形態を参照して提示された。本願が関係する技術分野の当業者には当然のことであるが、記載された動作の構造および方法における調整および変更は、原理、意図、および範囲から有意に逸脱することなく実施可能である。

Claims (5)

1. リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定する方法であって、前記方法は、
   実現モジュールを使用して、前記リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー内の複数のタスクからの１つのタスクの複数の実現から１つの実現を選択するステップであって、ここで、前記ヘテロジニアスネットワークは、マルチレイヤ型アーキテクチャであり、１つのアプリケーションは前記複数のタスクからなり、前記複数のタスクの１つ以上のタスクが、特定のレイヤに拘束され、残りのタスクは、前記複数のレイヤで実行され、前記複数のタスクの各タスクは、異なるレイヤ上で異なる実行時間の複数の実現を含み、前記複数の実現は、前記タスクの誤り、および前記タスクの前記複数の実現間の相対的品質を近似し、１つの実現の品質は、前記アプリケーションの機能性、および加えて、演算順序が実現される形に固有である、ステップと、
   前記線形ワークフローの前記タスクの前記特定された実現の前記演算順序に基づいて実現インデックスを定義するステップと、
   設定分析モジュールを使用して、前記タスクに関して複数の設定を分析するステップであって、前記複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する、ステップと、
   判定モジュールを使用して、前記分析される複数の設定それぞれの実行時間を推定するステップであって、前記推定は、再帰的ルーチンに従い、出力の品質を犠牲にして前記指定期限内に実行を完了する、ステップと、
   前記リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの前記指定期限を守るために、前記選択されたタスクのための設定を、前記複数のタスクそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記実現の前記品質は、前記指定期限を守るように前記実現で実行された前記演算順序に基づいている、請求項１に記載の方法。
3. リアルタイムヘテロジニアスネットワークの複数のタスクの指定期限を守るようにタスク設定を決定するシステムであって、
   プロセッサと、
   前記プロセッサに通信結合されたメモリであって、前記プロセッサにより読み取り可能な命令を含む、メモリと、
   後記実現モジュールを使用して、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー内の複数のタスクからの１つのタスクの複数の実現から１つの実現を選択するように構成された実現モジュールであって、ここで、前記ヘテロジニアスネットワークは、マルチレイヤ型アーキテクチャであり、１つのアプリケーションは前記複数のタスクからなり、前記複数のタスクの１つ以上のタスクが、特定のレイヤに拘束され、残りのタスクは、前記複数のレイヤで実行され、前記複数のタスクの各タスクは、異なるレイヤ上で異なる実行時間の複数の実現を含み、前記複数の実現は、前記タスクの誤り、および前記タスクの前記複数の実現間の相対的品質を近似し、１つの実現の品質は、前記アプリケーションの機能性、および加えて、演算順序が実現される形に固有である、実現モジュールと、
   前記タスクに関して複数の設定を分析するように構成された設定分析モジュールであって、前記複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存する、設定分析モジュールと、
   前記分析される複数の設定のそれぞれに関して実行時間を推定するように構成された判定モジュールであって、さらに、リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの前記指定期限を守るために、前記タスクのための設定を前記複数のタスクのそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定する、判定モジュールと、
   を備える、システム。
4. 前記実現の前記品質は、前記指定期限を守るように前記実現で実行された前記演算順序に基づいている、請求項３に記載のシステム。
5. リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフローの指定期限を守るように複数のタスクの設定を決定するための命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
   実現モジュールを使用して、リアルタイムヘテロジニアスネットワークの線形ワークフロー内の複数のタスクからの１つのタスクの複数の実現から１つの実現を選択することであって、ここで、前記ヘテロジニアスネットワークは、マルチレイヤ型アーキテクチャであり、１つのアプリケーションは前記複数のタスクからなり、前記複数のタスクの１つ以上のタスクが、特定のレイヤに拘束され、残りのタスクは、前記複数のレイヤで実行され、前記複数のタスクの各タスクは、異なるレイヤ上で異なる実行時間の複数の実現を含み、前記複数の実現は、前記タスクの誤り、および前記タスクの前記複数の実現間の相対的品質を近似し、１つの実現の品質は、前記アプリケーションの機能性、および加えて、演算順序が実現される形に固有である、ことと、
   前記線形ワークフローの前記タスクの前記特定された実現の前記演算順序に基づいて実現インデックスを定義することと、
   設定分析モジュールを使用して、前記タスクに関して複数の設定を分析し、前記複数の設定のそれぞれは、ヘテロジニアスネットワークの複数の実装形態および複数の物理的部分に依存することと、
   判定モジュールを使用して、前記分析される複数の設定それぞれの実行時間を推定し、前記推定は、再帰的ルーチンに従い、出力の品質を犠牲にして前記指定期限内に実行を完了することと、
   リアルタイムヘテロジニアスネットワークのワークフローの前記指定期限を守るために、前記選択されたタスクのための設定を前記複数のタスクそれぞれに関する最小実行時間推定に基づき決定することと、
   を含む、コンピュータ可読媒体。

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