Abstract-State-of-the-art mobile system-on-chips (SoC) inkluderar heterogenitet i olika former för påskyndat och energieffektivt utförande av olika typer av applikationer. De moderna SoCs innehåller nu programmerbara kärnor som CPU och GPU med mycket olika funktionalitet. SoCs integrerar också prestanda heterogena kärnor med olika effektegenskaper men samma instruktionsuppsättning arkitektur som ARM big.LITTLE. I detta dokument utforskar och etablerar vi först de kombinerade fördelarna med funktionell heterogenitet och prestanda heterogenitet för att förbättra prestandabeteendet hos parallella tillämpningar av data. Därefter, med tanke på ett program som anges i OpenCL, presenterar vi en statisk partitioneringsstrategi för att köra programkärnan över CPU- och GPU-kärnor tillsammans med spännings-frekvensinställning för enskilda kärnor för att få bästa effekt-prestanda kompromiss. Vi uppnår över 19% runtime förbättring genom att utnyttja funktionella och prestanda heterogeniteter samtidigt. Dessutom uppnås en energibesparing på 36 % genom att man använder lämplig spänningsinställning utan att avsevärt försämra körtidens förbättring från samtidig drift.
Detta möjliggör samtidig användning av CPU och GPU för att köra en applikation trådar, men i REF, en statisk partitionering utförs genom att använda alla CPU och GPU-kärnor.
Energy-efficient execution of data-parallel applications on heterogeneous mobile platforms
{'venue': '2015 33rd IEEE International Conference on Computer Design (ICCD)', 'journal': '2015 33rd IEEE International Conference on Computer Design (ICCD)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}