I detta dokument tar vi upp problemet med energimedveten heterogen dataallokering och uppgiftsplanering för heterogena multiprocessorsystem för realtidstillämpningar. I ett heterogent distribuerat system med delade processorer är ett viktigt problem hur man kan tilldela processorer till realtidstillämpningar, tilldela data till lokala minnen och skapa ett effektivt schema på ett sådant sätt att en tidsbegränsning kan uppfyllas och den totala systemen energiförbrukning kan minimeras. Vi föreslår ett optimalt tillvägagångssätt, dvs. ett heltal linjär programmeringsmetod, för att lösa detta problem. Eftersom problemet definitivt har visat sig vara mycket komplicerat, presenterar vi också två heuristiska algoritmer, dvs. uppgiftstilldelning med avseende på dataallokering (TAC-DA) och uppgiftsförhållande girig schemaläggning (TRGS), för att generera nästan optimala lösningar för realtidstillämpningar i polynomtid. Vi utvärderar våra algoritmers prestanda genom att jämföra dem med en girig algoritm som ofta används för att lösa heterogena problem med schemaläggning av uppgifter. Baserat på vår omfattande simuleringsstudie observerar vi att våra algoritmer uppvisar utmärkt prestanda. Vi genomförde experimentell prestandautvärdering på två heterogena multiprocessorsystem. Den genomsnittliga minskningen av den totala energiförbrukningen för TAC-DA- och TRGS-algoritmerna till den giriga algoritmen är 13,72 % respektive 15,76 % för det första systemet och 19,76 % respektive 24,67 % för det andra systemet. Såvitt vi vet är detta den första studien för att lösa problemet med uppgiftsplanering införlivad med dataallokering och energiförbrukning på heterogena distribuerade delade processorsystem.
Särskilt i REF, författare presentera ett heltal linjär programmering (ILP) metod för att lösa problemet med uppgift schemaläggning och data allokering i heterogena multiprocessorsystem.
Energy-Aware Data Allocation and Task Scheduling on Heterogeneous Multiprocessor Systems With Time Constraints
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}