Abstract-Recent framsteg inom chip design och integrationsteknik har lett till utvecklingen av Single-Chip Cloud datorer som är en mikrokosmos av moln datacenter. Dessa datorer är baserade på Network-on-Chip (NoC) arkitekturer med djupa minneshierarkier. Att utveckla schemaläggningsalgoritmer för att minska dataåtkomstlatensen och energiförbrukningen är en stor utmaning för sådana arkitekturer. I detta dokument föreslår vi en uppsättning algoritmer för att gemensamt ta itu med problemet med uppgiftsplanering och dataallokering i ett enhetligt tillvägagångssätt. Dessutom presenterar vi en genomförbar systemmodell för NoC-baserade multikärnor med tanke på en tre-nivå minne hierarki som effektivt fångar den energi som förbrukas av olika delar av systemet, inklusive: bearbetningskärnor, cache och NoC delsystem. Simuleringsresultat visar överlägsenheten hos föreslagna algoritmer jämfört med två toppmoderna algoritmer som finns i litteraturen. De experimentella resultaten visar tydligt att algoritmer som utför data och uppgiftsschema på ett gemensamt sätt är överlägsna tekniker som genomför uppgift och data schemaläggning separat.
I REF behandlades problemet med ömsesidigt beroende schemaläggning av uppgifter inom ett eggsystem med djupa minneshierarkier för att uppnå energieffektivitet.
Leveraging on Deep Memory Hierarchies to Minimize Energy Consumption and Data Access Latency on Single-Chip Cloud Computers
{'venue': 'IEEE Transactions on Sustainable Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Sustainable Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}