비대칭 멀티 코어 모바일 장치를 위한 실시간 저전력 스케쥴링 설계
A Real-Time Low Power Scheduling Scheme for Asymmetric Multicore Mobile devices
- 주제(키워드) energy conservation , asymmetric multi-cores , mobile devices , scheduling , real-time systems
- 발행기관 아주대학교
- 지도교수 고영배
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000029971
- 본문언어 영어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구는 스마트 폰기기에서 ARM big.LIITEL 아키텍처를 활용한 스케쥴링 기법을 다루고 있다. 스마트폰의 응용 프로그램이 고품질 및 고성능이 됨에 따라 에너지 소비 감소에 대한 요구가 증가했고, 이러한 요구에 부응하여 최근에 스마트폰에는 ARM big.LITTLE 아키텍처가 장착되어 출시되고 있다. 그러나 기존 스마트폰의 스케쥴러는 실시간 작업 처리에 있어 응용 프로그램의 작업 할당을 대부분 LITTLE 코어가 아닌 big 코어에 할당되는 경향이 있기 때문에 ARM big.LITTLE 아키텍처의 에너지 절약 효과를 완전히 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LITTLE 코어의 활용도를 높이는 멀티코어 할당 체계를 제시한다. 본 여구는 제시한 할당 체계를 가지고 시뮬레이션을 통한 예상 에너지 감소량을 제시한다. 최종 적으로 본 연구는, 멀티코어 할당 체계를 가지고 상용 스마트 폰을 대상으로 한 성능 평가에서 모바일 장치의 애플리케이션 마감일을 유지함과 동시에 에너지 사용량을 크게 개선시키는 방안을 제시한다.
more목차
1. Introduction
2. Related Work
3. System Model
3.1 Application Model
3.2 Computation Model
4. Multi-core Assignment Algorithm
4.1 Algorithm
4.2 Example of Benefit
5. Performance Evaluation
5.1 Simulation
5.1.1 Simulation environment
5.1.2 Simulation result
5.2 Real Test-bed
5.2.1 Experiment Setup
5.2.2 Experiment Scenario
5.2.3 Experiment Result
6. Conclusion and Future Discussion
6.1 Conclusion
6.2 Future Discussion
6.2.1 SVM Model
6.2.2 Raw Data
6.2.3 Data Pre-processing
6.2.4 Precision Evaluation
References
요약
목차
1. Introduction 1
2. Related Work 5
3. System Model 6
3.1 Application Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.2 Computation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4. Multi-core Assignment Algorithm 11
4.1 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.2 Example of Benefit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
5. Performance Evaluation 17
5.1 Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.1.1 Simulation environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
5.1.2 Simulation result . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
5.2 Real Test-bed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.2.1 Experiment Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.2.2 Experiment Scinario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.2.3 Experiment Result . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
6. Conclusion and Future Discussion 26
6.1 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6.2 Future Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
6.2.1 SVM Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
6.2.2 Raw Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.2.3 Data Pre-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.2.4 Precision Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
References 30
요약 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
