Dynamic Speed Scaling Minimizing Expected Energy Consumption for Real-Time Tasks

Bruno Gaujal 1 Alain Girault 2 Stéphan Plassart 1
1 POLARIS - Performance analysis and optimization of LARge Infrastructures and Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 SPADES - Sound Programming of Adaptive Dependable Embedded Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : Cet article propose d’utiliser la technique des processus de décision markovien (PDM) pour calculer la politique optimale en-ligne de choix de vitesses afin de minimiser l’énergie consommée par un processeur exécutant un ensemble de tâches avec des contraintes temps-réel. La politique est calculée avant l’exécution du système temps réel (hors ligne), mais utilisée en ligne. Cette méthode est efficace et proche de la solution optimale hors-ligne et elle est plus performante que les solutions en-ligne qui ne prennent pas en compte les informations statistiques sur les tâches futures.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-9101, UGA - Université Grenoble Alpes; Inria Grenoble Rhône-Alpes; Université de Grenoble. 2017, pp.1-35
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Contributeur : Stéphan Plassart <>
Soumis le : mercredi 22 novembre 2017 - 15:12:46
Dernière modification le : mercredi 27 juin 2018 - 15:54:01

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  • HAL Id : hal-01615835, version 2

Citation

Bruno Gaujal, Alain Girault, Stéphan Plassart. Dynamic Speed Scaling Minimizing Expected Energy Consumption for Real-Time Tasks. [Research Report] RR-9101, UGA - Université Grenoble Alpes; Inria Grenoble Rhône-Alpes; Université de Grenoble. 2017, pp.1-35. 〈hal-01615835v2〉

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