Abstrakt-Många riktade acykliska diagram (DAG) schemaläggare har utvecklats för att förbättra energieffektiviteten i olika multicore plattformar. Dessa schemaläggare gör dock i förväg antaganden om förhållandet mellan uppgiftsberoenden, och de kan inte anpassa sig online till egenskaperna hos varje program utan profilering offline. Därför föreslår vi en ny energieffektiv online-planeringslösning för den allmänna DAG-modellen för att ta itu med de två ovannämnda problemen. Vår föreslagna schemaläggare kan i sinom tid anpassa sig till egenskaperna hos varje ansökan genom att fatta smarta förutseende beslut, som tar hänsyn till effekterna av aktuella planeringsbeslut på nuvarande och framtida deadline missar priser och energieffektivitet. Dessutom kan vår schemaläggare effektivt hantera genomförandet med mycket begränsade resurser genom att undvika schemaläggningsuppgifter som förväntas missa deras tidsfrister och som inte påverkar framtida tidsfrister. Vi bekräftar vår strategi mot toppmoderna lösningar. I vår första uppsättning experiment visar våra resultat med H.264-videodekodern att den föreslagna lösningen med låg komplexitet för den allmänna DAG-modellen minskar energiförbrukningen med upp till 15 % jämfört med en befintlig sofistikerad och komplex schemaläggare som särskilt byggdes för H.264-videodekoderapplikationen. I vår andra uppsättning experiment, våra resultat med olika konfigurationer av syntetiska DEGs visar att vår föreslagna lösning kan minska energiförbrukningen med upp till 55 % och deadline missar hastigheter med upp till 99 % jämfört med en andra befintliga schemaläggning lösning. Slutligen visar vi att vår DAG flödeshanterare och schemaläggare har låga komplexiteter på en verklig mobil plattform och vi visar att vår lösning är motståndskraftig mot fel i arbetsbelastningsprognoser genom att använda olika uppskattnings- eller noggrannhetsmoment.
Kanoun m.fl. föreslog en helt självanpassad energieffektiv online schemaläggare för allmänna DAG modeller för multicore DVFS- och PMM-aktiverade plattformar REF.
Online Energy-Efficient Task-Graph Scheduling for Multicore Platforms
{'venue': 'IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}