جدولة المهام المدركة للطاقة المستندة إلى DPM الأمثل للأداء التحسين في MPSoC المضمنة
Title An Optimal DPM Based Energy-Aware Task Scheduling for Performance Enhancement In Embedded MPSoC
الباحث الرئيس أرشد علي
التخصص: تقنية المعلومات
التخصص الدقيق: An Optimal DPM Based Energy-Aware Task Scheduling
المستخلص: التقليل من استهلاك الطاقة لزيادة العمر الافتراضي و
أصبح أداء النظام متعدد المعالجات على الرقاقة (MPSoC) جزءًا لا يتجزأ
مشكلة تصميم الرقاقة للأنظمة متعددة المعالجات. قياس أداء
الأنظمة الحسابية تتغير مع التقدم في التكنولوجيا. بسبب
تتقلص كثافة الطاقة وحجم الرقاقة الأصغر حجمًا على الرقاقة بسرعة
زيادة درجة حرارة الرقاقة في التقنيات المدمجة متعددة النواة. ال
تنخفض سرعة تشغيل الجهاز عندما يصل استهلاك الطاقة إلى أ
العتبة التي تسبب تأخيرًا في أشباه الموصلات ذات أكسيد الفلز التكميلي
(CMOS) لأن درجة الحرارة العالية على الرقاقة تؤثر سلبًا على العمر الافتراضي
من الشريحة. في هذا البحث تقنية إدارة طاقة ديناميكية مدركة للطاقة
بناءً على علم الطاقة ، تم اقتراح جدولة الموعد النهائي الأول (EA-EDF)
لتحسين الأداء والموثوقية عن طريق تقليل الطاقة والطاقة
الاستهلاك في النظام على الرقاقة (SOC). إدارة الطاقة الديناميكية (DPM)
تمكن MPSOC من تقليل استهلاك الطاقة والطاقة من خلال اعتماد مناسب
التكوين الأساسي لترحيل المهام. يتجنب ترحيل المهام ذروة درجة الحرارة
القيم في النظام متعدد النواة. عامل الاستخدام العالي (في المعالجة المركزية
وحدة (CPU) الأساسية تستهلك المزيد من الطاقة وتزيد من درجة الحرارة على الرقاقة.
تقوم تقنيتنا بتبديل النواة من خلال ترحيل مثل هذه المهمة إلى مركز يحتوي على القليل
درجة الحرارة وفي حالة طاقة منخفضة. جدولة EA-EDF المقترحة
تهاجر تقنية الحمل على النوى المختلفة لتحقيق الاستقرار في درجة الحرارة
بين النوى المتعددة لوحدة المعالجة المركزية وتحسين مدة الخمول و
فترات النوم لتمكين النواة ذات درجة الحرارة المنخفضة. فعالية EAEDF
يقلل من استخدام واستهلاك الطاقة مقارنة بالآخرين
الأساليب والأشغال الموجودة. تظهر نتائج المحاكاة التحسن في
الأداء من خلال تحسين 6.8٪ على 9٪ و 16٪ و 23٪ و 25٪ عند 520 ميجا هرتز
تردد التشغيل بالمقارنة مع التقنيات الأخرى المدركة للطاقة لـ MPSoCs
عندما يكون أقل عدد من المهام في حالة التشغيل ويمكن جدولة المزيد من المهام إلى
جعل معالجًا موفرًا للطاقة من خلال التحكم في الطاقة وإدارتها
استهلاك MPSoC.
Abstract: Minimizing the energy consumption to increase the life span and
performance of multiprocessor system on chip (MPSoC) has become an integral
chip design issue for multiprocessor systems. The performance measurement of
computational systems is changing with the advancement in technology. Due to
shrinking and smaller chip size power densities on-chip are increasing rapidly
that increasing chip temperature in multi-core embedded technologies. The
operating speed of the device decreases when power consumption reaches a
threshold that causes a delay in complementary metal oxide semiconductor
(CMOS) circuits because high on-chip temperature adversely affects the life span
of the chip. In this paper an energy-aware dynamic power management technique
based on energy aware earliest deadline first (EA-EDF) scheduling is proposed
for improving the performance and reliability by reducing energy and power
consumption in the system on chip (SOC). Dynamic power management (DPM)
enables MPSOC to reduce power and energy consumption by adopting a suitable
core configuration for task migration. Task migration avoids peak temperature
values in the multi-core system. High utilization factor ( on central processing
unit (CPU) core consumes more energy and increases the temperature on-chip.
Our technique switches the core by migrating such task to a core that has less
temperature and is in a low power state. The proposed EA-EDF scheduling
technique migrates load on different cores to attain stability in temperature
among multiple cores of the CPU and optimized the duration of the idle and
sleep periods to enable the low-temperature core. The effectiveness of the EAEDF
approach reduces the utilization and energy consumption compared to other
existing methods and works. The simulation results show the improvement in
performance by optimizing 6.8% on 9%, 16%, 23% and 25% at 520 MHz
operating frequency as compared to other energy-aware techniques for MPSoCs
when the least number of tasks is in running state and can schedule more tasks to
make an energy-efficient processor by controlling and managing the energy
consumption of MPSoC.